Locating Black Muslim Life: Critical Race, Intersectional & Transnational Feminist Approaches to Securitization
Notice bibliographique
Résumé
This literature review will draw from Black feminist scholars (Crenshaw, 1991; Browne, 2015) to explore how the imagined migrant-as-threat narrative, is a racist discourse which influences Canadian and U.S. policies and legislation such as the Travel Ban, War on Terror and Anti-Terrorism Act (Bill C-51) and constitutes a form of securitization that targets certain migrants. Specifically, securitization is the process of placing certain individuals into an identity-based profile built on racist constructs such as the “terrorist”; these individuals are categorized as criminals engaging in harmful behaviour that is allegedly threatening to society, national security, and the state. However, there are research gaps within the field of securitization. I argue that the securitization process does not encompass the intersections of Islam, gender and Blackness. I propose to integrate a critical race, intersectional and transnational feminist approach to understand how laws and policies such as Bill C-51 targets Black Muslims. Thus, these perspectives can provide a more nuanced approach to understanding the experiences of Black migrants globally undergoing the securitization process which limits their ability to travel, migrate, and navigate spaces.
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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 | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,038 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».