Errors of Fact and Law: Race, Space, and Hockey in <i>Christie v York</i>
Notice bibliographique
Résumé
Christie v York has pride of place among decisions wrongly decided in Canadian legal history. Fred Christie and two friends were on their way to a hockey game when they entered the York Tavern at the Montreal Forum, seeking a beer before the game, and the York denied them service on the grounds of race. Or so the facts tell us. As it turns out, a significant error has long been woven into the story of Christie v York. What were Christie and his friends doing that night at the Forum? This article reveals that they were not attending a hockey game. The real facts, long hidden from view, involve a hot summer night, the Canadian Olympic boxing trials, Joe Louis, American race riots, and a local black boxer. And yet, even in error, hockey matters in the case, especially in Justice Henry Davis’s famous dissent. Recasting Christie as a case that turns on the judicial construction of facts, this article highlights the importance of real space and circumstance in creating notions of identity, belonging, and equality. While Christie’s errors of law have been the principal source of interest among legal scholars to date, this article argues that Christie’s facts, both real and imagined, provide a far richer contribution to the legal history of the complex relationship among race and space and law.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,062 |
| Communication savante | 0,017 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».