Reckoning with Queer History: The Canadian “LGBT Purge” Case and the Limits of Forgiveness
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian government has a long history of regulation, exploitation, and violence against lesbian, gay, bisexual, trans, queer, and two-spirit (LGBTQ2S+) people. One of the most painful chapters in this history is the “LGBT Purge,” a term that refers to the expulsion of LGBTQ2S+ service members and employees from the Canadian Armed Forces, Royal Canadian Mounted Police, and Federal Public Service between 1955 and 1992. The LGBT Purge was the subject of a class action lawsuit filed in 2017 that resulted in a settlement agreement in 2018. On a parallel track to the settlement, Prime Minister Justin Trudeau issued a formal apology for the government’s history of state-sponsored discrimination against LGBTQ2S+ people in 2017. In this article, I consider these events from a legal historical and queer theoretical perspective. I focus on the potential of the settlement to promote reconciliation with LGBTQ2S+ people, contextualizing the settlement in light of neoliberal and homonationalist pressures on the class members to settle the past and forgive legacies of homophobic violence that continue to be felt today. Praiseworthy as the settlement terms might be, I conclude by arguing that forgiving the government’s history of discrimination against LGBTQ2S+ people is an historical impossibility.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,093 | 0,069 |
| Communication savante | 0,015 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».