Notice bibliographique
Résumé
This dissertation intervenes in debates in Media Studies, Gender and Sexuality Studies, Canadian Immigration Studies, and Critical Race Studies to explore how shifting news media and political representations of Muslim families reflect the complexities of what it means to be Canadian beyond holding citizenship. In the post-9/11 era, the Muslim family has re-emerged in Canadian English-language news media and Canadian political debates as a site of inherent violence. Drawing on orientalist narratives of the Muslim family, news media and political conversations tend to frame these homes as being headed by patriarchal fathers and oppressed mothers, and children seeking to break from families and traditions, yet always holding the potential to become violent themselves. Even though Canada identifies as a multicultural nation, Muslim families are often presented in media as undeserving of the rights of Canadian citizenship, and even deserving of state violence. While news media play a key role in reproducing orientalist framings of Muslim families, news media can also take the government to task when it comes to the violation of immigrant and racialized Canadians’ rights as citizens. Some news media coverage counter orientalist narratives by producing “positive” representations of Muslim families, however, these “positive” representations frequently frame Muslims who are worthy of the rights of citizenship as adhering to heteronormative family dynamics, productive citizenship, and normative Western gender roles and kinship formations. These “positive” portrayals produce varying representations of Muslim families, but such framings can also labour in the way of reifying Canada’s multicultural ideals and Canada’s idea of itself as “civilized.” Drawing on the news media coverage of the family of Maher Arar, the Khadrs, and the Shafias, I argue that such representations still produce the norms of the settler-colonial Canadian nation, where some racialized bodies, in this case Muslim families, can be granted the rights of Canadian citizenship if they are able to proximate normative Canadian kinship formations.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,005 |
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 ».