Swashbuckling Criminals and Border Bandits: Fighting Vice in North America’s Borderlands, 1945-1960
Bibliographic record
Abstract
La contrebande de stupéfiants et la criminalité le long des frontières entre le Mexique, les États-Unis et le Canada ont fait couler beaucoup d’encre après la Seconde Guerre mondiale. Le présent article examine les recoupements au niveau des débats dans les médias, des images populaires et des politiques fédérales visant à contrer le trafic de drogues transnational dans les zones frontalières nord-américaines. Au Canada comme aux États-Unis, l’opinion publique tout autant que les politiques fédérales ont blâmé les étrangers et les communistes pour le trafic de stupéfiants et transformé les villes frontalières en foyers de rencontre entre héroïques agents d’exécution de la loi et redoutables criminels transnationaux. Or, le fait de rejeter le « problème de la drogue » sur l’étranger dangereux a parfois nui aux alliances transfrontalières entre fonctionnaires locaux, compliquant du coup l’application des politiques antidrogues de part et d’autre de la frontière. À terme, l’analyse des régions frontalières apporte un éclairage nouveau sur les idéologies communes des politiques antidrogues en Amérique du Nord dans les années d’après-guerre, ainsi que sur l’apparition des perceptions modernes à l’égard des villes frontalières nées des craintes concernant la criminalité transnationale en pleine guerre froide.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".