ERRING ON THE SIDE OF IGNORANCE: CHALLENGES FOR CAUSER TWENTY YEARS AFTER PARKS
Notice bibliographique
Résumé
In 1993, Doherty JA of the Ontario Court of Appeal crafted what was perhaps the most significant decision on racism in the Canadian criminal justice system of that decade. The twentieth anniversary of the groundbreaking decision in Parks offers an opportune moment to review the case law on challenges for cause to determine to what extent we have advanced the discussion on racism in criminal justice. Are we now more likely to recognize and respond to the harm of racial prejudice in the criminal trials of racialized accused? Have understandings of racism become more sophisticated and nuanced in the context of challenges for cause? In particular, how has the Parks question evolved to reflect the complex and elusive forms of contemporary prejudice in Canada, including subconscious racism? In this article, I argue that the progress we have made in examining the racial prejudices of prospective jurors has been negligible. While some individual judges have engaged in thoughtful and insightful analyses, the vast majority do not grapple with the insidiousness of racism in any meaningful way and reject attempts to deepen the inquiry.
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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 | 0,032 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,031 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,019 |
| 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 ».