Research Note: Revisiting the Collection of “Justice Statistics by Race” in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The debate over the collection of justice statistics by race continues to hinge on the same key issues that were central to the debate when it arose in the early 1990s. There has been one major change, however: whereas racial minority groups were once vehemently opposed to the collection of justice statistics by race, for fear that such statistics would be used to justify discriminatory policies, many minority groups are now advocating for the collection and publication of this data as a means to redress racial discrimination in the administration of justice. Having discussed the lack of available data on racial and ethnic statistics in the Canadian justice system, the authors sought support from the Canadian Law and Society Association (CLSA). At the 2009 annual general meeting of the CLSA, a motion for the association to take an official position in support of the collection of justice statistics by race was put forth by the authors and accepted by the association. At this time it was also decided that a committee would be established to conduct relevant research and to lobby for the collection of pertinent data. At present we are asking interested individuals or organizations who fall into one or more of the following categories to contact the first author: (1) Those with arguments relating to the collection of justice statistics by race that have not been articulated in the debate that has taken place over the past two decades. (2) Those with information pertaining to the collection of justice statistics by race that is not readily available or that has not been documented in the academic work referenced herein. (3) Those who are interested in participating in the work of the committee outlined at the end of this paper.
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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 | 0,093 | 0,209 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,014 |
| Communication savante | 0,020 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».