Notice bibliographique
Résumé
Racial profiling in law enforcement is a contentious matter, particularly in light of U.S. police-citizen race tensions. The racial profiling debate has not been settled. Racial profiling proponents view it as a tool to effectively uncover criminal activity among certain racial groups. Critics find that racial profiling perpetuates racial stigmas and is largely inefficient as a policing tool. This article explores the ongoing debate and offers an overview of the Canadian judicial experience with racial profiling. The author proposes a middle-ground solution where racial profiling may be used under certain constraints imposed on law enforcement. The author suggests that the Crown provide justificatory evidence for the use of racial profiling when it is raised as a defence by the accused.\nThis article is helpful for readers seeking to learn more about: racial profiling, race-based profiling, driving while Black, police oversight, police accountability \nTopics in this article include: race, racism, racial stigmas, police, policing tools, law enforcement, evidentiary burden, policing tool, and discrimination, Canada, United States, Tupac Shakur, Donald Marshall Jr, Neil Stonechild, Aboriginals, Vietnamese, Punjabis, South Asians, police officers, marijuana, traffic stop, traffic stops \nAuthorities cited in this article includes: Canadian Charter of Rights and Freedoms Stonechild Inquiry Royal Commission on the Donald Marshall Jr. Prosecution R v Khan (2004), 244 DLR (4th) (Ont Sup Ct) R v Mann 2004 SCC 52.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,031 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».