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Enregistrement W2939664585 · doi:10.7202/1064071ar

Legal Solutions to Street Sexual Harassment in the #MeToo Era

2019· article· en· W2939664585 sur OpenAlexaffabout
Denise Brunsdon

Notice bibliographique

RevueAtlantis Critical Studies in Gender Culture & Social Justice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw in Society and Culture
Établissements canadiensMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarassmentHarmCriminologyPolitical scienceLawEconomic JusticeSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Street sexual harassment is the unwelcome commoditization of women’s bodies by fellow citizen-strangers. This harm is under-recognized by traditional, Anglocentric common law. This paper begins by discussing the #MeToo wave, in particular by suggesting that it is a re-branded version of the feminist movement that is helpful but not sufficient to address street sexual harassment. Second, the paper outlines how street sexual harassment harms women. Third, some contextual analysis of why governments and legal systems have been slow to address street sexual harassment are provided. Fourth, the paper assesses the various areas of the law that may be used to curb street sexual harassment. Finally, this paper canvasses the ways other governments have taken action against street sexual harassment. Ultimately, this paper argues that the lack of protection of the basic civil right to use the public sphere free of sexual harassment is a failure of the Canadian justice system, and a criminal response remains essential. Other methods of legal regulation are inadequate without the social condemnation that criminal law carries.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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