Le déploiement des caméras de surveillance dans les rues et autres espaces publics au Canada : Au-delà des stratégies d'opposition et d'encadrement
Notice bibliographique
Résumé
Le présent article porte sur le déploiement des caméras de surveillance dans les rues et autres espaces publics au Canada. À partir d'une recherche documentaire étendue, l'auteur s'attache d'abord à faire le lien entre le timide déploiement des caméras de surveillance dans les rues au Canada et les stratégies d'opposition et d'encadrement efficaces adoptées jusqu'à présent par divers acteurs sociaux. Il montre ensuite que les rapports de force entre partisans et adversaires des caméras de surveillance n'expliquent pas tout, et que le déploiement de la vidéosurveillance dans les divers lieux accessibles au public va bon train, le plus souvent sans rencontrer d'opposition. Plusieurs phénomènes sociaux, économiques et technologiques, en particulier la revitalisation des quartiers centraux, la médiatisation des crimes violents, les innovations en matière de vidéosurveillance et l'utilisation des caméras de surveillance dans les enquêtes policières, participent à ce déploiement. En conclusion, l'auteur insiste sur la nécessité de revoir la gouvernance des systèmes de surveillance dans les lieux publics en général afin d'éviter de possibles dérives.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».