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Record W7104494146 · doi:10.71781/23504

Improvising Quebec’s countering violent extremism (CVE) sector or the transformation of high policing

2024· dissertation· en· W7104494146 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2024
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsConflict transformationCriminal justicePoison controlSocial assistanceViolent crime

Abstract

fetched live from OpenAlex

Après avoir testé les stratégies traditionnelles de lutte contre le terrorisme, notamment la surveillance, la collecte de renseignements et les interventions militaires, les pays occidentaux ont atteint un point de stagnation. Le nombre croissant d’attentats perpétrés sur le sol occidental, couplé au phénomène du « combattant terroriste étranger », appelle une nouvelle approche. À partir de ce moment-là, une myriade de pratiques ont été testées via ce qui est devenu connu sous le nom de « contrer et/ou prévenir l’extrémisme violent » et la « radicalisation » en utilisant des acronymes divers et souvent interchangeables tels que CVE, PVE ou P/CVE. Au cours de cette évolution vers des interventions plus « douces », l’influence de la gouvernance néolibérale et l’importance croissante du paradigme du risque dans les secteurs de la sécurité, de la justice, de la santé et des services sociaux ont façonné l’arène croissante de la CVE. Cette thèse explique comment ce virage vers la prévention de l’extrémisme violent a introduit un large éventail d’acteurs non traditionnels et leurs pratiques de gestion des risques dans la lutte contre le terrorisme, ainsi que dans ce que Brodeur (1982) a appelé la « haute police ». Ces nouvelles pratiques hybrident se situent à l’intersection du travail social et de la sécurité nationale et, en mettant davantage l’accent sur l’élaboration d’outils d’évaluation des risques, elles ont été encadrées par le contexte de la « justice actuarielle » (Feeley et Simon, 1992). Plus précisément, l’inclusion de travailleurs sociaux, d’enseignants, de leaders communautaires et d’autres acteurs dans le domaine du CVE a entraîné le développement de nouvelles technologies, de nouvelles connaissances et de nouvelles pratiques en matière de risques. À titre d’illustration de ce phénomène, cette thèse présente, pour la première fois, un compte rendu ethnographique de l’évolution des pratiques de lutte contre la radicalisation au Québec, depuis leur création en 2015, du point de vue des praticiens des secteurs social, de la santé, de l’éducation, de la police et de la sécurité. Elle propose de considérer le CVE comme une hybridation des pratiques de sécurité à l’intersection de la guerre contre le terrorisme et du secteur de l’engagement social et communautaire au Québec dans un cadre plus large de gouvernance du risque. Bien que plusieurs aient soulevé des doutes quant à la pérennité de la lutte contre la radicalisation en tant que discipline, le processus d’hybridation entre le domaine de la sécurité nationale et le secteur sociale a transformé le visage de la haute police au Québec et au Canada.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.130
Threshold uncertainty score0.262

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0100.006
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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.

Opus teacher head0.045
GPT teacher head0.368
Teacher spread0.323 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
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