Notice bibliographique
Résumé

 
 The year 2020 ushered in growing calls to defund the police. In Canada, as in other countries where the movement to defund the police has gained momentum, activists demand transferring money from police departments to social workers, reducing the number of police officers, and increasing police departments’ democratic accountability. This last group of reform initiatives is, perhaps, the least controversial one because it calls for improving the familiar structures of democratic oversight over police departments, such as municipal councils, independent police oversight boards and complaints bodies, and others. 
 The demands for greater accountability of police departments to the public are a symptom of a deeper problem - there is a growing discrepancy between the goals of policing and the consequences of the police’s actions. This discrepancy materializes when the police’s attempts to ensure public safety result in the marginalization of racialized communities, particularly in larger cities across Canada. In order to understand why laudable policy goals lead to deeply problematic consequences, it is necessary to analyze the policing process in our cities. While it has traditionally been assumed that this process is left to the discretion of separate police departments, this paper demonstrates that externalities, such as data generated by private technologies, play an important role in undermining the goals of policing. Reliance on private data and technology does not absolve the police of accountability for resulting human rights violations. However, it has important implications for the reform of public oversight over the police. In an era when non-governmental actors are taking part in law enforcement through procurement contracts, democratic control over the exercise of the police’s contracting powers is an important, albeit often overlooked, instrument of police reform. Relying on contracts for predictive policing technologies as a case study, this paper argues that communities should condition the funding of police procurement on ex ante assessment procedures, technical specifications, and contract enforcement rights. Also, local elected representatives should have an opportunity to approve any data and technology sharing arrangements as well as federal standing offer arrangements that extend predictive policing to their communities.
 
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».