'I Didn't Mean it that Way!': Racial Discrimination as Negligence
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, I argue that properly analyzed, the tort of negligence offers a more effective means of addressing racial injury than does a specific tort of intentional discrimination. The most common racist acts are subtle and cause indirect harm, characteristics that intentional torts are not designed to address. Furthermore, because causing harm through negligence is less stigmatizing than intentionally inflicting harm, courts are more likely to acknowledge the actual injury and provide for redress if the action is framed in negligence. Finally, establishing a tort of negligent racial discrimination would be well within the recognized jurisdiction of common law courts to develop the common law on an incremental basis and would be consistent with the Supreme Court of Canada’s decision in Bhadauria. After outlining the advantages of using a negligence framework to address racial injury, I set out the elements of a potential tort of negligent discrimination, highlight the challenges of developing and applying a tort of this nature and suggest how these challenges may be overcome. Ultimately, I conclude that even though intentional torts may appropriately deal with racist taunts and overtly racist acts, the widespread racism in North American culture, including systemic racism, is addressed more effectively through the negligence framework.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».