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Enregistrement W2512887929 · doi:10.5131/ajcl.2015.0007

Judging Stereotypes: What the European Court of Human Rights Can Borrow from American and Canadian Equal Protection Law

2015· article· en· W2512887929 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Comparative Law · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw, Rights, and Freedoms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupreme courtHarmLawStereotype (UML)Human rightsRaising (metalworking)Transformative learningSociologyPolitical scienceCommon lawPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of stereotype is novel in the case law of the European Court of Human Rights. The ECtHR has started to refer to stereotypes in several recent judgments concerning, notably, race and gender equality. In contrast, anti-stereotyping has long been a central feature of both American and Canadian equal protection law. Offering a comparison of the legal reasoning of the ECtHR and the U.S. and Canadian Supreme Courts, this Article uncovers both the pitfalls and the potential of the stereotype concept to advance transformative equality. It is hard to develop a proper legal response to stereotyping, as not all stereotypes are bad and, moreover, laws are inevitably based on generalizations. At a minimum, this Article argues, courts should name stereotypes well and carefully examine their harm. This comparative analysis shows that, at its best, legal reasoning can expose and target the invidious cycle wherein stereotyping and discrimination perpetuate each other. Both the U.S. Supreme Court and its Canadian counterpart, however, show a tendency to equate stereotypes with unfair generalizations. This Article cautions against that. Stereotypes can indeed be inaccurate or negative, but they can also be statistically correct, or prescriptive. When stereotypes are conceived of too narrowly (as only raising issues of accuracy), the concept loses its ability to strengthen a transformative equality analysis. This Article first charts and critiques the emergent ECtHR case law on stereotypes. It then offers a fresh analysis of the strengths and weaknesses of the U.S. and Canadian Supreme Courts' treatment of stereotypes. Two deceptively simple questions will form the leitmotif throughout the comparison: (i) how do these courts conceive of stereotypes, and (ii) given that stereotyping is not necessarily always negative or problematic, how do these courts determine whether the application of a stereotype is invidious? It concludes by exploring what the ECtHR can borrow from American and Canadian equal protection analysis.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,029
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,250 · 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