Automating the Thin Blue Line: Controversy, Knowledge, and the Governance of Police Technology in Canada
Notice bibliographique
Résumé
In 2020, journalists uncovered that Canadian police services had surreptitiously acquired, used, and lied about Clearview AI, an invasive facial recognition technology. The revelations sparked controversy, revealing gaps in how police technology is regulated in Canada. This project uses the Clearview AI controversy to explore the social, political, legal, and cultural challenges that police technology poses for Canadian governance regimes. Drawing upon scholarship from policing studies, governance studies, and science and technology studies, this project argues that attempts at governing police technology in Canada fail due to police secrecy, ambiguities at the intersection of the public and private sector, and a patchwork of bodies and institutions with incomplete regulatory authority over both policing and technology. Automating the Thin Blue Line explores these issues through ethnographic observations, content analysis of nearly a hundred government documents, and over 50 interviews with stakeholders from policing, government, civil society, and private industry. This project shows how the Clearview AI controversy revealed previously unexplored gaps in how police buy, use, and control cutting-edge technology. It also demonstrates how controversies shape technological governance, arguing that police departments across Canada responded to this controversy by mounting seemingly collaborative governance initiatives with advocacy groups, governmental bodies, and the Canadian public. My project finds that these initiatives failed to materialize because of asymmetrical power relations that favour police and private industry, resulting in governance mechanisms that are collaborative in name alone. I also engage reflexively with my own challenges accessing research participants from police departments, demonstrating how governance initiatives are often framed as attempting to dismantle—but ultimately cannot overcome—the culture of secrecy and inaccessibility that pervades policing. These issues put police’s regulatory identity in crisis: police wind up caught between the rule-bound bureaucracy of the public sector and the move-fast-and-break-things ethos of private technology companies. Overall, this project uses empirical exploration to showcase the growing range of relevant actors involved in police technology’s governance. It uses this vantage point to examine not only top-down dynamics of cooperation, knowledge governance, and controversy closure between these relevant actors, but also the friction, disagreement, and distrust that characterizes their relationships.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».