MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3164963552

The Weight of Fitting the Description: Using Critical Race Theory to Explore Black and Indigenous Youth Perceptions of the Police

2021· dissertation· en· W3164963552 sur OpenAlexaboutno aff
Kanika Samuels Wortley

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical race theoryIndigenousRace (biology)PerceptionCriminologyGender studiesBlack maleSociologyPsychologySocial psychologyEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective law enforcement is contingent on public support. A growing volume of research examining public perceptions of the police suggest that trust and confidence in the police is very low among youth and specific racialized populations. However, there is a gap in Canadian research that examines the complexities of the relations between racialized youth and the police. The following dissertation employs a mixed-methods approach to explore youth perceptions of the police in Canada. With a focus on a racially diverse sample of Black, Indigenous and White youth, the study aims to examine whether there are racial differences with respect to confidence in law enforcement. Using Statistics Canada’s 2014 General Social Survey (GSS) on victimization (cycle 28), the first study specifically examines Black, Indigenous and White youth’s attitude toward the police. Both bivariate and multivariate analyses suggest that race plays a significant role in identifying Canadian youth's perception of the police. Thus, in Canada, Black and Indigenous youth have lower confidence in the police compared to their White counterparts. Furthermore, a multivariate analysis suggests that gender, geographic location and previous victimization also have an impact on confidence in police. \nThe results of these findings go against Canada’s international reputation as a tolerant multicultural society. However, due to formal and informal bans on the collection of race-based data, little is known about racialized youth perceptions of police within Canada. Thus, to have a better understanding as to why Black and Indigenous youth report negative perceptions of the police, the second study employs the critical race methodology of composite counter storytelling. This approach will highlight the perspectives of Black and Indigenous youth in Toronto, Canada’s largest metropolitan city, and explore their experiences with law enforcement. This aims to counter Canada’s international status as a multicultural utopia and demonstrate how legal criminal justice actors, such as the police, perpetuate the marginalized status of Black and Indigenous youth through the process of criminalization. \nContinuing a critical race perspective, the final study explores the impact of both negative experiences and perceptions of the police among Black and Indigenous youth in Canada. The findings suggest that as a result of perceived racial bias within policing, Black and Indigenous youth are less likely to report personal violent victimization to law enforcement officials. As a result, I argue that in Canada, due to systemic racial bias within policing, both Black and Indigenous youth are at an increased risk of violent victimization, and thus furthering their vulnerability and marginalization within society. The concluding chapter explores the implications of these findings and policy recommendations for Canadian police agencies.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,025
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUWSpace (University of Waterloo)Même sujetPolicing Practices and PerceptionsTravaux en français237 207