Moving Beyond 'Driving While Black in Canada': Race, Suspect Description and Selection
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,050 | 0,030 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».