“All Arabs Are Liars”: Arab and Muslim Stereotypes in Canadian Human Rights Law
Notice bibliographique
Résumé
Stereotypes exclude, stigmatize, and burden Arabs and Muslims in Canada. This article examines three prevailing Arab and Muslim stereotypes: the conviction that Arabs and Muslims have a culturally ordained propensity towards violence; the belief that, regardless of their citizenship status, Arabs and Muslims remain foreigners who threaten Western values and; the notion that Arabs and Muslims are dishonest. The analysis rests on the facts found and conclusions reached in nine claims filed by Arab or Muslim applicants before the British Columbia, Ontario, Quebec or Canadian human rights tribunals. The tribunal decisions reveal that the terrorist profile requires the other two profiles for its efficacy, but the liar/untrustworthy motif and the un-Canadian/existential threat motif also operate independently of the terrorist motif. The cases also suggest that gender, racialization, and religion mediate the way in which the different stereotypes are invoked, and that Arabs and Muslims are stereotyped in diverse contexts including workplaces, schools, and state institutions. The cases also illuminate how stereotyping has profoundly impacted the financial, emotional, physical, and social health of the complainants but the human rights regimes examined do not always recognize the stereotypes that arise on the facts before them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».