Learning From Those on the Ice: The Impact of Bill C-75 on Nunavummiut
Notice bibliographique
Résumé
On March 29th, 2018, the Liberal Government introduced Bill C-75, which received Royal Assent on June 21st, 2019. The sweeping legislation has implemented various amendments throughout the Criminal Code, including provisions targeted at addressing intimate partner violence (IPV). One such amendment has sparked criticism: the introduction of a reverse onus at bail for an accused charged with a violent offence against an intimate partner if they have a prior conviction for a similar offense. Through qualitative interviews undertaken with seven Nunavut lawyers, this research considers the impact of Bill C-75, specifically the reverse onus in cases of IPV, on Nunavummiut. The paper argues that the introduction of the reverse onus will not only disproportionately and detrimentally affect Nunavummiut accused, it will simultaneously fail to keep complainants and society safer. In effect, “tough on crime” mentalities will continually perpetuate IPV in Nunavut. This paper urges its readers to think about solutions to IPV for Nunavummiut in a holistic manner, looking outside the criminal justice system. Through Inuit Qaujimajatuqangit, empowering communities is the first step to addressing IPV, improving well-being, and ensuring the protection of human dignity.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,017 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».