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Enregistrement W2517881402 · doi:10.7202/1037164ar

Interactions des personnes sans abri avec les services de police : profilage social et droits

2016· article· fr· W2517881402 sur OpenAlexaffvenueabout
Carol Kauppi, Henri Pallard, Vivan Ellery

Notice bibliographique

RevueReflets Revue d’intervention sociale et communautaire · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le présent article, nous examinons les récits de 29 personnes sans abri afin de comprendre comment leurs interactions avec les policiers présentent des traits de profilage social et racial. Ces personnes sont des femmes et des hommes de 18 à 54 ans provenant du nord-est de l’Ontario. Les personnes autochtones forment la majeure partie de l’échantillonnage (66 %), tandis que les personnes anglophones, francophones ou membres de groupes racialisés en constituent des parts moins importantes. Les transcriptions des entrevues ont fait l’objet d’une analyse thématique qualitative afin d’identifier des thèmes d’interaction et de les coder. Nous examinons les cinq types d’interaction avec la police les plus communs selon deux aspects : premièrement, comment les personnes sans abri décrivent leurs mauvaises expériences d’interaction du point de vue du profilage social, y compris le profilage racial, et, deuxièmement, comment certaines actions de la police peuvent porter atteinte aux droits des personnes sans abri garantis par les articles 7 à 10 de la Charte canadienne des droits et libertés. Les résultats indiquent que le profilage social est un concept plus pertinent que le profilage racial lorsqu’on considère les expériences vécues par les personnes sans abri, étant donné que la police tend apparemment à cibler l’ensemble des personnes sans abri en leur infligeant un traitement éprouvant, voire violent, qui porte atteinte à leurs droits, notamment ceux garantis par la Charte.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 GPT0,432
Écart entre enseignants0,369 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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