The Adoption of Mandatory Gunshot Wound Reporting Legislation in Canada: A Decade of Tension in Lawmaking at the Intersection of Law Enforcement and Public Health
Notice bibliographique
Résumé
In 2005, Ontario adopted the Mandatory Gunshot Wounds Reporting Act. Over the following decade, seven other provinces and one territory adopted largely identical legislation. While these statutes require health facilities to report gunshot wounds to the police, they are mostly silent on what purpose this reporting is intended to achieve and how police are to use the reports to achieve it. This paper analyzes the legislative history across these nine jurisdictions to identify these features. It demonstrates that the statutes embody an unresolved tension between the purposes of public health and safety, on the one hand, and law enforcement on the other. In particular, the legislative debates focus heavily on criminality and gang activity, anchored in the dubious assumption that victims of gunshot wounds are criminals. Both this assumption and the absence of epidemiological provisions undermine the purported purpose of public health and safety. The paper then sets out a series of amendments that would improve these statutes. At a minimum these would include explicit purpose and use provisions. To the extent that public health and safety is indeed an actual purpose, several other changes would also be appropriate.
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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 | 0,015 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».