Close Encounters Under the Muslim Ban: Mobile Media, Intimacy, and Augmented Whiteness
Notice bibliographique
Résumé
This article examines how everyday mobile media produce discursive and affective modes of closeness that circulate as part of the Canada-US border-making process under the Muslim ban. I contend that although the #WelcomeToCanada hashtag, which was made popular by Justin Trudeau’s tweets in response to the US travel ban, presents an inclusive, multicultural Canada that appears to contrast the white supremacist, xenophobic narrative of Donald Trump’s executive order, its performance of flexible Canadian borders actually renders ubiquitous, and therefore augments, the default whiteness of the heteropatriarchal national body imagined by liberal narratives of inclusion. I compare #WelcomeToCanada to Sikh Canadian comedian Jus Reign’s Snapchat story about the Quebec City mosque attack and suggest that his overly faced selfies reveal the violence of a colourblind state gaze that functions like so-called neutral algorithmic vision. Jus Reign’s excessive closeness to his smartphone performs an ambivalent rupture of the universalizing vision on which neoliberal multiculturalism is based, emphasizing the racist logics of facial detection technology even as he characterizes Islamophobia as a particularly US discourse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,017 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».