Comment la police produit-elle des savoirs sur la société? : une étude des procédés de surveillance policière au Québec de 2000 à aujourd'hui
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de ce mémoire est de comprendre comment, par la surveillance, la police québécoise construit des savoirs sur la société, d’une part, et comment ces savoirs contribuent aux savoirs étatiques, d’autre part. Pour ce faire, nous partons de l’étude de la surveillance policière routinisée – la patrouille – à travers l’analyse de documents textuels (notes de cours, manuels, biographies, formulaires…) produits par et pour la police. Le mémoire engage ainsi une réflexion sur le rôle des savoirs policiers dans la socialisation policière, d’une part, et sur ce que disent ces mêmes savoirs des rapports de pouvoir, d’autre part. Dans le même ordre d’idée, notre recherche interroge le rôle des savoirs policiers dans la constitution d’un « nous » policier et d’un « autre » qui lui est extérieur, hiérarchisé du désirable à l’indésirable. À cette articulation entre « altérité » et « identité » s’ajoute la notion de « territoire » afin d’approfondir les formes de relations qu’entretient la patrouille avec les habitant.e.s du Québec. En somme, la patrouille s’avère être un instrument de territorialisation tirant ses racines de la surveillance coloniale et de la surveillance racialisée : la patrouille construit et s’approprie le territoire en se basant sur la négation des « clientèles diversifiées » sur le territoire au profit de l’identité et de l’existence du sujet national blanc, masculin, dans « l’espace public ». \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Surveillance, patrouille, savoirs policiers, colonialisme, surveillance racialisée
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".