Aboriginal over-representation in the criminal justice system: A tale of nine cities
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the contribution certain large Canadian cities may make to the over- representation of aboriginal people in the criminal justice system. The nine cities under study are large urban areas known in Statistics Canada terms as Census Metropolitan Areas (CMA's). The cities are located in eight provinces, and represent Western, Prairie, Eastern and Atlantic Canada. For the analyses, a variety of Statistics Canada and Department of Indian Affairs and Northern Development (DIAND) data, as well as Canadian Centre for Justice Statistics (CCJS) and Correctional Services Canada (CSC) data on aboriginal offenders and over-representation and other aboriginal criminal justice research, were analysed. The paper explores a number of theoretical concepts such as social disorganization, social learning theory, and posits others to understand the urban reality for aboriginal populations and, from that, regional variation in over-representation. Prairie cities appear to contribute disproportionately to the over-representation problem and advantage and disadvantage are disproportionately distributed in urban centres across the country. The nine cities are grouped into high, medium and low "contribution to over-representation" cities based on the demographics of their aboriginal populations. The paper suggests that more research is required to understand how advantage and disadvantage are bestowed on reserve and, by implication, on urban aboriginal populations.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».