Notice bibliographique
Résumé
One innovative justice system response, since the beginning of the nineties, has been the development of specialised domestic violence courts in different countries. These new mechanisms for dealing with cases of intimate partner violence addressed many of the identified problems of non-specialised processes, such as improved victim services and programs for abusers, greater collaboration between family and criminal matters, and an array of new law enforcement policies and legislation, such as pro-arrest policies and domestic violence legislation. In Canada, different provincial and territorial jurisdictions have implemented specialised domestic violence courts. However, emerging research raises critical questions on the role of courts in society. Judges, defence attorneys, prosecutors and victim advocates, while expressing support for a specialised domestic violence court model, are still concerned about issues of victim safety, the safety of children, and offender recidivism. In 2007, experts from the Canadian observatory on the justice systems response to intimate partner violence, commenced the groundwork to fully understand the process and the effectiveness of specialised domestic violence courts. In this presentation, we will discuss specialised justice responses to domestic violence cases versus non specialised responses in Canada. This will lead to talk about the importance of collaboration among diverse stakeholders in order to establish proper data collection about offenders and victims of intimate partner violence entering in the justice system. It will be an opportunity to discuss the research agenda of the Canadian observatory.
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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 | 0,009 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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 ».