23. What’s in a Face? Demeanour Evidence in the Sexual Assault Context
Notice bibliographique
Résumé
Natasha Bakht’s chapter examines another manifestation of law’s understanding of sexual assault — the need to test the credibility of complainants — this time expressed by a claim that Muslim women must remove their niqabs so that their “demeanour” can be scrutinized. Many authors in this collection have explored this constant in sexual assault: from the moment of reporting to police through to the criminal trial, women’s accounts are disbelieved and filtered by police “unfounding” rates that are simply not comparable for other crimes, as explained by Teresa DuBois in Chapter Nine, and by other forms of “credibility-testing,” such as the Sexual Assault Evidence Kit discussed by Jane Doe in Chapter Sixteen. Natasha’s analysis joins with that pursued by Maria Campbell, Tracey Lindberg, and Priscilla Campeau in Chapter Five by exploring the role of racism and colonialism in marginalizing and stigmatizing complainants. She argues here that the demand that Muslim women “take off their clothes” in order to testify to their experience of sexual assault amounts to cultural and religious discrimination and to yet another form of “whacking the complainant” by defence lawyers
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,030 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».