Notice bibliographique
Résumé
Citizens and advocacy groups across Canada have called for an end to street checks, a practice that involves the police stopping and questioning people on the street, absent grounds for arrest or detention, to collect identifying information. Across jurisdictions, the data reveals that street checks disproportionately target Black, Indigenous, and other racialized and marginalized persons. Police departments have historically justified these racial disparities by framing street checks as a proactive policing tool, but in recent years, the rhetoric around street checks has shifted. Now, street checks are a way for officers to check in on the “well-being” of marginalized community members. In Vancouver, the VPD has framed this practice as promoting a social good, but this article contends that well-being checks are another manifestation of arbitrary street checks. This article first examines how street checks and the discourse surrounding them have evolved in Toronto, leading to the current moment, where departments face mounting pressure to justify racial disparities in their data. Next, this article shifts its focus to the Downtown East Side (DTES) of Vancouver, where police are facing a similar public reckoning, and have responded with one specific, novel justification: street checks are justifiable as a proactive policing tool that protects the interests of society’s most vulnerable. This article concludes by arguing that well-being checks may function as a new manifestation of discriminatory policing, one that responds to a specific history and context but duplicates the experience of an arbitrary street check.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,245 | 0,131 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».