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Enregistrement W2806796431 · doi:10.32396/usurj.v4i2.306

Covering in Canada: Potential to Animate Human Rights

2018· article· en· W2806796431 sur OpenAlexafffundvenueabout
Ellen Bolger

Notice bibliographique

RevueUSURJ University of Saskatchewan Undergraduate Research Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw in Society and Culture
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesBC Children's Hospital
Mots-clésLegislationStatutory lawContext (archaeology)Human rightsLawExpression (computer science)Political scienceIdentity (music)Law and economicsSociologyGeographyComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper seeks to situate Kenji Yoshino’s thesis from Covering: the hidden assault on our civil rights within the Canadian human rights context. The main research question is whether his thesis is of any practical utility within the Canadian human rights statutory framework – that is if there is room for improvement in the current legislation. After examining the case law, one course of action in the Canadian law context is to protect gender expression to gender identity in jurisdictions that have not already chosen to do so. Instead of only protecting the most blatant covering demands related to gender expression, it would be beneficial to apply the protection of gender expression in a very broad manner. “Covering” as defined by Yoshino is an issue applicable to the Canadian legal context under many different protected grounds of discrimination, such as place of origin and sex.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0290,026
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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