Notice bibliographique
Résumé
Adverse effects discrimination arises when a law that appears to be neutral on its face has a disproportionate and negative impact on members of a group identified by a protected ground.1 The discrimination is usually not as easy to see as it is in cases of direct discrimination, where distinctions are drawn by a law, program, or policy. This may be why Fraser v Canada (Attorney General)2 is only the third adverse effects claim under section 15(1) of the Canadian Charter of Rights and Freedoms3 to succeed since section 15 came into force in 1985.4 Fraser is notable simply because it is the first successful adverse effects claim in twenty-two years.5 1 Jonnette Watson Hamilton & Jennifer Koshan. “Adverse Impact: The Supreme Court’s Approach to Adverse Effects Discrimination under Section 15 of the Charter” (2015) 19:2 Rev Const Stud Studies 191 at 196 [“Adverse Impact”]. 2 2020 SCC 28 [Fraser]. 3 Part I of the Constitution Act, 1982, being Schedule B to the Canada Act 1982 (UK), 1982, c 11 [Charter]. 4 The other two cases in which adverse effects claims were successful were Eldridge v British Columbia, [1997] 3 SCR 624, 151 DLR (4th) 577 [Eldridge cited to SCR] and Vriend v Alberta, [1998] 1 SCR 493, 156 DLR (4th) 385 [Vriend cited to SCR]. 5 At least five adverse effects claims made under section 15 of the Charter failed in the intervening twentytwo years: Health Services and Support — Facilities Subsector Bargaining Assn v British Columbia, 2007 SCC
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,037 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».