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Enregistrement W4400424844 · doi:10.29173/crossings208

Protectors or Enforcers?

2024· article· en· W4400424844 sur OpenAlexaffabout
Waniza Wasi

Notice bibliographique

RevueCrossings An Undergraduate Arts Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Peace and Security Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryPharmacologyBusinessMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This essay examines the complex relationship between contemporary law enforcement practices and Black, Indigenous, and racialized communities in Canada, focusing on hyper-masculine subcultures and militarized tactics. Using case studies, such as the death of Ejaz Chaudry and the criminalization of Wet'suwet'en land defenders, this paper analyzes the historical and colonial roots shaping policing practices. The study finds persistent over-policing and discriminatory practices on marginalized communities, emphasizing the urgent need for reform. Exploring the interplay of hyper-masculinity, militarization, and colonial biases, the essay discusses how symbols like the thin blue line contribute to an 'us versus them' mentality, reinforcing militaristic culture. The transnational dimensions of police militarization, influenced by historical and contemporary ties to settler-colonial practices, reveal how shared colonial legacies contribute to the perpetuation of militaristic approaches in law enforcement. Cases like Chaudry and Wet'suwet'en land defenders highlight the devastating consequences of militarized responses, urging comprehensive reforms. This essay acknowledges that while guardian approaches are more favorable in lieu of the outdated warrior mindset, the former community-oriented models still possess limitations. Despite this recognition, the essay contributes to the discourse on redefining policing practices, rebuilding community relations, and fostering a more just, equitable, and community-focused future in law enforcement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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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