La contrebande d'armes à feu au Canada : influence et contrôle sous une perspective transnationale
Bibliographic record
Abstract
La prolifération des armes à feu illégales en territoire canadien a un impact sur l’augmentation de la violence armée observée au cours des dernières années. La mobilité des armes illégales au Canada a été étudiée par des chercheurs. Toutefois, le sujet des sources alimentant ce marché illicite n’a été que très peu abordé au sein de la littérature scientifique. L’une des possibilités reliées à cette thématique présente les États-Unis comme source d’approvisionnement en armes à feu illégales au Canada. C’est à travers cette idée que s’inscrit l’objectif principal de ce mémoire. En effet, cette étude vise une recontextualisation de la problématique du trafic d’armes à feu au Canada en tant qu’enjeu sécuritaire transnational selon le postulat identifiant les États-Unis comme la principale source d’alimentation du marché noir des armes à feu au Canada. Afin de répondre à cet objectif, nous décrivons d’abord l’environnement au travers duquel s’articulent les dynamiques de contrebande d’armes à feu au Canada. Ensuite, nous portons notre regard sur la réponse institutionnelle reliée au contrôle et à la lutte contre le trafic transfrontalier d’armes à feu. Une méthodologie qualitative basée sur l’analyse d’entretiens semi-dirigés avec des acteurs impliqués au sein d’organisations d’application de la loi, de rapports et de documents gouvernementaux ainsi que de documentation juridique a été utilisée dans le cadre de cette étude. Les résultats découlant des analyses présentées dans ce mémoire permettent tout d’abord de contextualiser l’enjeu de la contrebande transfrontalière d’armes à feu entre les États-Unis et les Canada ainsi que les efforts des organisations d’application de la loi en matière de contrôle. Ils permettent également de mettre en lumière les disparités existantes entre la nécessité d’une utilisation efficiente du renseignement et la réalité sur le terrain. En effet, les lacunes quant à la collecte et à l’analyse des données reliées à la contrebande transfrontalière d’armes à feu ont un impact sur le ciblage et l’orientation des mesures visant à lutter contre cet enjeu.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".