Impact of Race and Culture Assessments (IRCAs) in combatting anti-Black racism and reducing recidivism
Notice bibliographique
Résumé
The Gladue report, named after R. v. Gladue, is a landmark Supreme Court of Canada case which emphasizes the need to consider unique circumstances faced by Indigenous individuals when determining appropriate sentences. Given the overrepresentation of Black identities at all levels in the justice system, it is argued that the use of pre-sentencing reports referred to as Impact of Race and Culture Assessments (IRCAs), also needs to be comprehensively implemented for Black offenders in Canada. IRCAs are pre-sentencing reports that help sentencing judges better understand the effect of poverty, marginalization, racism, and social exclusion on the offender and their life experiences, and how those factors inform the circumstances of the offender, the offence committed, and the offender’s experience with the justice system. This is significant as it goes beyond a one-size-fits-all punitive justice system that has been ineffective in reducing recidivism. By recognizing the intersections of race, culture, and justice, IRCAs enable judges to make more informed decisions contributing to an equitable consequence for the accused. More importantly, we argue that the insights from IRCAs should be used to connect offenders with culturally reflective wraparound social services upon return into the community to address the root causes in areas of employment, education, and housing that gravitate people towards criminality. By acknowledging historical and systemic biases and tailoring supports to individual identities, life experiences, and community conditions, IRCAs have the potential to transform the criminal justice system through promotion of alternatives to custody that correlates with reductions in recidivism.
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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 | 0,016 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».