MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2269007002

Moving Beyond 'Driving While Black in Canada': Race, Suspect Description and Selection

2005· article· en· W2269007002 sur OpenAlexaffabout
David M Tanovich

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuspectRacial profilingWitnessCriminologyPolitical scienceNarrativeHarassmentRace (biology)IntimidationLawPsychologySociologyGender studies
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The issue of racial profiling has finally begun to attract the attention of the Canadian media; courts; human rights commission; the Canadian Bar Association; and, the academy. The focus has been on racial profiling defined as the use of racialized stereotypes of the usual suspect as the basis for suspect selection. Less attention,however, has been given to cases where race forms part of the description of a suspect provided by the victim or witness. Through the use of narrative, the article examines how race-based suspect descriptions have been misused by the police in Canada. The narratives also reveal the devastating collateral damage when the police use race in any manner in suspect selection. This damage includes widespread harassment, intimidation, false arrests, violence, death, stigmatization and an engendering of mistrust. Given the misuse, the article recommends including suspect descriptions in the racial profiling prohibition where race is used as the dominant characteristic. After considering whether there should be a complete prohibition on using race in suspect descriptions, the article examines current constitutional standards to protect against misuse and proposes a new dominant feature constitutional test.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0500,030
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSSRN Electronic JournalMême sujetPolicing Practices and PerceptionsTravaux en français237 207