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Enregistrement W3114948580 · doi:10.1080/02722011.2020.1831139

Profiling the Future: The Long Struggle against Police Racial Profiling in Montreal

2020· article· en· W3114948580 sur OpenAlexaffabout
Ted Rutland

Notice bibliographique

RevueThe American Review of Canadian Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacial profilingProfiling (computer programming)Status quoPoliticsSociologyRacismPolitical scienceLawGender studiesComputer scienceRace (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Racial profiling is an increasingly well-studied problem in Quebec. Efforts to combat this problem, in contrast, are virtually non-existent. Seeking to address this gap, this article examines the long struggle to combat racial profiling in Montreal. This struggle began in earnest in 1979. It saw its most significant achievements between 1984 and 1991 and it saw most of these achievements watered down and rolled back between 1992 and 1997. The struggle was finally reborn in 2008, with an activist-led movement that led to a new strategic plan on racial profiling in 2018. Tracing the history of this struggle serves two purposes. First, it reveals the divergence between the narrow range of measures adopted by the City of Montreal and the wider range demanded by Black, anti-racist, and other progressive actors. Second, it shows that the current strategic plan, while touted as “the most ambitious and far-reaching” effort in the city’s history, is actually a diluted version of the actions taken between 1984 and 1991, actions that did little, if anything, to reduce racial profiling. The present strategic plan signals a failure to learn from the past and points toward a pair of possible futures: one in which the status quo endures and racial profiling continues unabated, and one in which social forces are transformed, driven by the actions of people and organizations that have demanded more from the City, and that proposes a new political vision and a wider set of actions.

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)0,006
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0100,007
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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