“Welfare-For-Weapons”: Race, Criminality, and Somali Arrival in Neoliberal Times
Notice bibliographique
Résumé
The 1990s in Canada were marked by neoliberal campaigns that stigmatized recipients of welfare. Elected officials and media suggested that welfare fraud was rampant, and every person on welfare needed to be surveilled. At the same time, fears of “illegitimate” refugees with no identification documents, dominated public discourse. As a result, every potential refugee was scrutinized for signs of fraud and criminality. Somali communities in Canada bore the brunt of this discourse. Utilizing the methodological and analytical frameworks of document analysis and critical discourse analysis, this dissertation is a study of 1990s welfare and immigration fraud discourses in Canada, and their continued effects on Somali communities in Canada today. Realized through a Black Muslim analytic, I engage popular print media and government archives, to examine how power manifests in discourses, the formation of knowledge, and the marginalization of Somali subjects – particularly in the construction of the racial imaginary of Canada in the 1990s. Additionally, I argue that the vilification of Somalis during the 1990s, were foundational to “war on terror,” discourses and the continued policing of Somali communities today. This study reveals the social, political and pedagogical implications of media and government documents on the lives of Somalis, as a relatively recent Black diaspora in Canada. Alongside, print media and government archives, this dissertation explores the community archives of Somali organizations and allied groups, to provide a counter-narrative to official and dominant discourses on Somali people, centering the stories of resistance by Somali communities.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,056 | 0,042 |
| Communication savante | 0,018 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».