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Enregistrement W7104494146 · doi:10.71781/23504

Improvising Quebec’s countering violent extremism (CVE) sector or the transformation of high policing

2024· dissertation· en· W7104494146 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConflict transformationCriminal justicePoison controlSocial assistanceViolent crime

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Après avoir testé les stratégies traditionnelles de lutte contre le terrorisme, notamment la surveillance, la collecte de renseignements et les interventions militaires, les pays occidentaux ont atteint un point de stagnation. Le nombre croissant d’attentats perpétrés sur le sol occidental, couplé au phénomène du « combattant terroriste étranger », appelle une nouvelle approche. À partir de ce moment-là, une myriade de pratiques ont été testées via ce qui est devenu connu sous le nom de « contrer et/ou prévenir l’extrémisme violent » et la « radicalisation » en utilisant des acronymes divers et souvent interchangeables tels que CVE, PVE ou P/CVE. Au cours de cette évolution vers des interventions plus « douces », l’influence de la gouvernance néolibérale et l’importance croissante du paradigme du risque dans les secteurs de la sécurité, de la justice, de la santé et des services sociaux ont façonné l’arène croissante de la CVE. Cette thèse explique comment ce virage vers la prévention de l’extrémisme violent a introduit un large éventail d’acteurs non traditionnels et leurs pratiques de gestion des risques dans la lutte contre le terrorisme, ainsi que dans ce que Brodeur (1982) a appelé la « haute police ». Ces nouvelles pratiques hybrident se situent à l’intersection du travail social et de la sécurité nationale et, en mettant davantage l’accent sur l’élaboration d’outils d’évaluation des risques, elles ont été encadrées par le contexte de la « justice actuarielle » (Feeley et Simon, 1992). Plus précisément, l’inclusion de travailleurs sociaux, d’enseignants, de leaders communautaires et d’autres acteurs dans le domaine du CVE a entraîné le développement de nouvelles technologies, de nouvelles connaissances et de nouvelles pratiques en matière de risques. À titre d’illustration de ce phénomène, cette thèse présente, pour la première fois, un compte rendu ethnographique de l’évolution des pratiques de lutte contre la radicalisation au Québec, depuis leur création en 2015, du point de vue des praticiens des secteurs social, de la santé, de l’éducation, de la police et de la sécurité. Elle propose de considérer le CVE comme une hybridation des pratiques de sécurité à l’intersection de la guerre contre le terrorisme et du secteur de l’engagement social et communautaire au Québec dans un cadre plus large de gouvernance du risque. Bien que plusieurs aient soulevé des doutes quant à la pérennité de la lutte contre la radicalisation en tant que discipline, le processus d’hybridation entre le domaine de la sécurité nationale et le secteur sociale a transformé le visage de la haute police au Québec et au Canada.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,006
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeQualitatif
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
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