Constructing ‘Canadians’: a discourse analysis of political constructions in the Discover Canada Citizenship Guide
Notice bibliographique
Résumé
Under Stephen Harper’s leadership, the Conservative government took active steps to maintain a particular Canadian identity. This notion is grounded in changes made to immigration policies and in Discover Canada, “where nation-specific definitions of citizenship” (Winter, 2014, p. 1) are outlined extensively. Discover Canada provides immigrants access to a specific construction of national history, while also highlighting Canada’s pride in its multiculturalism. Thus, when considering Discover Canada as a representation of Canada’s national identity, this MRP will interrogate the underlying discourses on which it is based by critically examining the guidebook. While the guidebook attempts to be inclusive—by including sections on ‘Aboriginal Peoples’ and ‘Diversity in Canada’— it paradoxically provides a romanticized vision of history that fails to recognize persisting social inequalities resulting from a deeply rooted history of colonialism and systemic racism. This problematic portrayal of Canadian history, identity and multiculturalism may significantly disservice immigrants who seek meaningful inclusion and representation in Canada. Key words: Political constructions and representations; national identity; citizenship; racialized immigrants and minorities; multiculturalism.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,030 |
| Communication savante | 0,013 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».