Enfermements nationalistes : une stratégie canadienne de contrôle territorial, reproductif et économique
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire discute de l’usage de l’enfermement, comme violence politique, afin de produire et reproduire les frontières racistes et coloniales qui délimitent les communautés politiques des États-nations de peuplement colonial. Notre recherche s’intéresse aux enfermements qui sont directement légitimés par le statut (non)national des individus, ce que nous conceptualisons comme des enfermements nationalistes. Le cas étudié est celui du Canada, une société de peuplement colonial relativement jeune. Nous mobilisons une méthodologie socio-historique inscrite dans le sous-champ d’étude du développement de l’État-nation. Cette approche est jumelée aux théories critiques de la race et du féminisme afin de nous donner les outils nécessaires pour saisir la multiplicité et la diversification des formes d’enfermements nationalistes. Quatre cas sont étudiés : les réserves et les pensionnats dits ‘indiens’, qui sont les mécanismes d’enfermement nationaliste associés au peuplement colonial; les cas historiques des camps d’internement lors des Grandes Guerres, qui immobilisent les étranger-ère-s désigné-e-s ennemi-e-s; les emprisonnements en Centres de surveillance de l’immigration (CSI) ou en prison provinciale, qui sont ordonnés par les lois sur l’immigration antérieures et contemporaines; puis, dans une intention de pousser les limites conceptuelles de l’enfermement et de mobiliser les théories du genre, le cas des travailleuses temporaires domestiques vivant dans les foyers privés nationaux. Ces cas sont mobilisés pour démontrer la thèse que les enfermements nationalistes participent à produire et reproduire une nation canadienne blanche parce qu’ils ont comme conséquences : (1) une appropriation du territoire par les nationaux blancs; (2) un contrôle sur la reproduction sociale des familles non-nationales au profit de la reproduction sociale des nationaux; (3) et une exploitation économique des personnes non-nationales au profit des classes dominantes et nationales. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : enfermements nationalistes, état-nation, violence politique, racisme, nationalisme, Centre de surveillance de l’immigration (CSI).
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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 | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.001 |
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".