Racism and Democracy Debates in the Canadian House of Commons
Notice bibliographique
Résumé
This chapter employs empirical critical race theory (eCRT) to analyze the discussions of racism in the speeches and debates in the Canadian House of Commons. First introduced by Obasogie in his 2014 book, Blinded by Sight, eCRT uses a combination of critical race theory (CRT) and empirical research methods during analysis. Typically, CRT employs narratives, stories, and the different understandings of race and racism while empirical research relies on social science methods, creating a rigorous system of analysis that includes data and the lived experiences of others. eCRT is employed in this chapter to help frame the analysis of the different speeches and debates that occurred in the Canadian Parliament. To conduct the analysis, transcripts of speeches given in the House were collected and a mixed method approach was used to analyze them. The results show that there are prevalent topics that revolve around the issues of racism and democracy including: Indigenous people, Canadian Sikhs, Japanese Canadians, terrorism and Muslim Canadians, Israel and antisemitism, and hate propaganda. We argue that these House debates provide insight into and offer an understanding of what is important in relation to democracy and racism in a multicultural country such as Canada and examine how often certain issues have been discussed by federal Canadian politicians throughout the previous decades. Instead of being thematic or ongoing discussions in the Parliament to disrupt systemic racism, we find that the relevant debates tended to be episodic, intermittent, and centered on certain communities that have been historically impacted by racist policies.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,063 | 0,020 |
| Communication savante | 0,010 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».