Traces and Residues of Migrant Boat Journeys: Reading the ‘MV Sun Sea’ and ‘Komagata Maru'
Notice bibliographique
Résumé
Between 2009 and 2010, two Thai ships, the MV Sun Sea and Ocean Lady, brought 568 Tamil asylum seekers to Canada’s West Coast. Border authorities seized the ships and detained their passengers as security threats. For many criticizing this anti-migrant response, the arrivals of these ships echoed that of the Komagata Maru in 1914. This steamship entered the West Coast’s Vancouver harbour, but its 376 predominantly Sikh-Punjabi passengers were denied from disembarking as British subjects entering Canada. Scholarship on these incidents often use either the Komagata Maru as a lens for attending to the MV Sun Sea or vice versa. Part of the reason is that shortly after the government had apologized for its response to the Komagata Maru, it was detaining Tamil asylum seekers and arguing for their deportation. In suggesting their link far exceeds a temporal coincidence, this paper explores what makes it possible to think of the MV Sun Sea and Komagata Maru together. It argues that they are interlinked by an economy of affirmation and forgetting in Canadian public and political discourse. Furthermore, this economy frames how these boats are remembered unequally in service of the Canadian nation-state.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,022 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».