Truth before reputation: an analysis of Canadian political discourses on settler-colonialism and genocide in China and Canada
Notice bibliographique
Résumé
The discovery of 215 potential unmarked graves at the former Kamloops Indian Residential School in May 2021 sparked one of the last big debates on settler colonial genocide in Canada. On June 10, 2021, NDP MP Leah Gazan presented a motion to declare the Indian Residential School System (IRSS) genocide. However, it did not gain unanimous consent as politicians from several political parties voted against it. This was surprising as only a few months earlier Parliament had voted to recognize the ongoing Uyghur crisis in China genocide. What made this recognition significant was that several processes of group destruction that were part of the IRSS are evident in the Uyghur crisis, and several politicians even identified Uyghur destruction as settler-colonial in nature. The questions remain: why did Canadian politicians view settler-colonialism in China as a process of genocide, while avoiding this label for settler-colonialism in Canada? And what discursive strategies did they employ to highlight genocide in one context while minimizing it in another? Using the frameworks of conceptual constraint and “blame games,” this thesis examines how Canadian politicians portray China as a stereotypical “Villain” nation while upholding Canada as a “Hero” nation. It will also show how these views are maintained in the public sphere, and why we need to continue to monitor this latter discourse despite the Canadian House of Commons finally recognizing the IRSS as a genocide in October 2022.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,068 | 0,027 |
| Communication savante | 0,016 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| 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 ».