Lest We Forget: Politics of Multiculturalism in Canada Revisited during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Since COVID-19, we have witnessed a rise in hate crimes and xenoracism globally. Some commentators on COVID-related racism claim that this hate is apolitical. We question this claim, and in this paper, we strive to reveal the underlying politics especially around the ramifications and impact of this hate on racialized (im)migrants and the multiculturalism ideal. Drawing from Foucault’s construct of biopolitics and using Canada as a case study, we wonder how Canadian multiculturalism, which is a source of national pride, has been politically constructed to serve white settler hegemony from its inception to the present. We link political debates around the emergence of a multiculturalism policy in 1971 to the recent debates on multiculturalism and immigration during the 2015 and 2019 federal elections, and the current COVID-19 related national border policies in 2020. Our critical analysis illustrates how immigrants and racialized minorities have been systemically positioned in our legislation as a site to demonstrate the politics of governance, often scapegoated for national unrest and questioned on the legitimacy of their belonging and contribution to the nation. Meanwhile, the very ideal of multiculturalism in Canada has been evoked as the centre of biopolitics to govern ‘Others’ and all.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,087 | 0,044 |
| Communication savante | 0,018 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».