Notice bibliographique
Résumé
Certain racial/ethnic minority groups are greatly over-represented in Canada’s criminal justice system. While scholars examining this over-representation have pointed to issues of bias in the system, historically there has been a decided tendency on the part of several criminal justice system officials, legislators, some academics and media commentators to deny that such bias exists. Unfortunately, it is difficult to disentangle the causes of this over-representation, due to an informal ban on the release of race-based crime statistics in Canada. As Hagan (1998: xii) comments with respect to this issue, The reluctance to enumerate crime in racial terms is an unexpected product of an odd coalition of forces that, for a variety of dubious reasons, bans the necessary data collection. An unfortunate and little-recognized result of this ostrich-like behavior is complacent support for a posture of denial that pervades our justice system. An additional feature of the discourse on race and crime issues in Canada has been the tendency on the part of the media, both historically and in the current context, to engage in the racialization of crime, ‘part of a broader process that inferiorizes or excludes groups in the population’ (Tator and Henry, 2006: 8) — a topic to which we devote considerable attention in subsequent sections of this chapter.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».