Airport Screening, Surveillance, and Social Sorting: Canadian Responses to 9/11 in Context
Notice bibliographique
Résumé
Since 9/11, aviation security has become a major preoccupation of Western governments, not least Canada's. Some unprecedented security measures have been taken, and all air travelers are aware both of how these now affect their need for certain documents and of the extra time required for air travel. When placed in a broader frame, however, these developments may be seen as rational expansions of existing measures increasingly common to what might be seen as the symbiotically growing "surveillance society" and "safety state." Here, surveillance has become a feature not of specific monitoring of suspects but of generalized social sorting of populations, in this case in relation to their perceived levels of dangerousness. And safety is the new criterion of good policy within risk-management regimes. The result, in Canadian airports, is a new emphasis on Advanced Passenger Information (API) and the Passenger Name Record (PNR) as the means of tracking travellers and the development of a coordinated plan under the new Canadian Air Transport Security Authority (CATSA) for the screening of passengers and baggage. The demands of global free trade mean that mobility of goods and persons is a high priority, but this is constrained by the need to demonstrate that airport conditions are safe and that certain classes of person do not cross the (internal) border easily.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,038 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».