A legislação antirracista brasileira e canadense: uma análise interseccional de raça e gênero
Notice bibliographique
Résumé
A presente tese tem por objeto analisar como ocorrem as discriminações raciais contra mulheres negras no Tribunal de Justiça do Estado de São Paulo e no Tribunal de Direitos Humanos de Ontário, no Canadá com o objetivo de compreender se, diante de legislações distintas voltadas para o combate ao racismo e à discriminação racial, os motivos pelos quais as mulheres negras procuram as instituições da Justiça são semelhantes, além de verificar o grau de procedência ou não das decisões. A metodologia de pesquisa adotada foi de análise qualitativa por meio do exame de documentos coletados em duas bases de dados diferentes: uma composta por processos judiciais e inquéritos policiais ocorridos entre 2003 e 2011 em São Paulo e a segunda, compreende decisões de discriminação racial do Tribunal de Direitos Humanos de Ontario entre 2012 a 2017. Desta maneira, no primeiro capítulo são apresentados os alicerces teóricos, propositura que raça é uma categoria fluida a depender o contexto social e também, são pontuados os aspectos de gênero, com enfoque no necessário feminismo negro e o conceito de interseccionalidade. No capítulo seguinte, são apresentados os pressupostos legislativos a fim de demonstrar a tutela jurídica de mulheres negras em ambos os países. A partir do terceiro capítulo, expõe-se o caminho metodológico percorrido para coleta e análise de dados no Brasil e no Canadá, demonstrando a coleta e o tratamento dos dados para posterior discussão nos capítulos subsequentes. No capítulo quatro, dedicado à análise de 120 casos contidos na amostra brasileira, demonstra-se como aparecem as discriminações contra as mulheres negras brasileiras e ao final desta parte, discute-se se a interseccionalidade é um caminho possível para o direito brasileiro. No quinto capítulo, discute-se os 71 resultados da amostra canadense, é mapeada a atuação do Tribunal de Direitos Humanos de Ontário para que seja analisada as decisões parciais e totais emanadas pelos julgadores, para ao final, verificar os argumentos de procedência e improcedências das decisões de discriminação racial contra mulheres negras. Ao final, na conclusão, apresenta-se a importância de discutir se mesmo em nações diferentes, há os mesmos problemas no tocante à proteção dos direitos dessas mulheres.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».