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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».