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Enregistrement W4292702083 · doi:10.3406/gazar.2019.5827

Intensifying conflict by destroying archives: the case of the Truth and Reconciliation Commission of Canada

2019· article· fr· W4292702083 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer Dekker

Notice bibliographique

RevueLa Gazette des archives · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceCommissionConciliationTribunalEthnologyLawArtSociologyArbitration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les commissions de vérité sont le plus souvent établies dans des pays qui connaissent depuis longtemps des violations des droits de la personne. Pourtant, le Canada a mis sur pied une commission de vérité et réconciliation en 2008 pour régler une poursuite collective importante de la part des anciens élèves des pensionnats autochtones. Les victimes ont allégué de multiples formes de violence physique et psychologique au cours des cent cinquante années de fonctionnement de ces établissements. Bien que le Centre national pour la vérité et la réconciliation existe depuis 2015, ses archives représentent en grande partie le point de vue de l’État sur les événements survenus pendant l’époque d’assimilation d’enfants autochtones. Les conséquences des violences qu’ils ont subies pendant ces années de pensionnat sont beaucoup moins bien documentées. Cependant, en octobre 2017, la Cour suprême du Canada a tranché en faveur de la destruction d’archives (recueillies dans le cadre du processus d’évaluation indépendant) détaillant les agressions les plus atroces subies par les jeunes pensionnaires. Cette analyse conclut que, dans sa décision, la Cour suprême du Canada a accordé la priorité à la justice individuelle et réparatrice plutôt qu’à d’autres considérations. Ce faisant, elle a privé les victimes d’autres formes de justice qui étaient l’objectif de la Commission de vérité et de réconciliation. La cour n’a pas tenu compte d’autres lois qui ont fait face à des défis éthiques semblables tout en respectant la vie privée, en garantissant le droit du public à l’information et en réduisant considérablement le risque de récidive.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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