“The darkest time in our history”: An analysis of news media constructions of liquor theft in Canada’s settler colonial context
Notice bibliographique
Résumé
In September 2018, there was a surge of news stories about liquor store theft in Winnipeg, Canada that resulted in public and political calls for action, and ultimately led to the introduction of a range of new security and surveillance measures at government owned liquor stores. This brief news cycle provided opportunities for various social actors, politicians, and authorities to make claims about the nature of crime and society more broadly. This article analyzes recent news media coverage of liquor store theft in Winnipeg, Canada and the social construction of an ostensibly new crime trend in the city: “brazen” liquor store thefts. We employ a qualitative content analysis of news articles about liquor store theft published in local Winnipeg news media between 2018 and 2020 (n = 147). Drawing on the social constructionist paradigm, and Fishman’s conceptualization of “crime waves,” we argue that the framing of liquor theft via news media reflects longstanding cultural tropes and myths about crime, as well as hinting at but never fully confronting, deeply engrained colonial and racialized stereotypes. This paper contributes to our understanding of the ways putative social problems are made intelligible in the media. We demonstrate how “crime waves” are shaped by and shape dominant tropes about crime, safety, and citizenship. We argue that something as mundane as liquor theft reveals much about the historical, colonial and social roots of crime in local and national contexts.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,019 |
| Communication savante | 0,018 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».