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Enregistrement W4391637231 · doi:10.32920/25193504

Locating Black Muslim Life: Critical Race, Intersectional & Transnational Feminist Approaches to Securitization

2024· preprint· en· W4391637231 sur OpenAlexaffabout
Samrit Brar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityWomen's and Gender Studies et Recherches Féministes
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSecuritizationNarrativeSociologyLegislationTerrorismPolitical scienceGender studiesIdentity (music)Race (biology)LawCriminologyPolitical economyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0160,038
Communication savante0,0100,013
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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