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Enregistrement W4396715351 · doi:10.29173/mlj1304

Algorithmic Policing Technologies in Canada

2022· article· en· W4396715351 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueManitoba Law Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationCharterStatuteEnforcementParliamentLaw enforcementPolitical scienceEmerging technologiesLawBusinessComputer sciencePoliticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian law enforcement agencies are applying algorithmic technologies to identify individuals at the regional, provincial, and federal levels. These technologies connect templated facial images to an array of informational fragments that are collected from databases scattered between the public and private sectors. While that is the case, these surveillance technologies continue to be authorized under SCC jurisprudence, as opposed to legislation enacted by Parliament. Algorithmic technologies collate and analyze disparate information from public and private databases to identify patterns, which are then used to generate formulas to ‘predict’ future trends. Kate Robertson and colleagues explain that implementation of APTs by Canadian police services holds serious deleterious potential for the Charter rights of Canadians, with consequences that disproportionately affect people of colour. Be that as it may, the most malevolent consequence of applying APTs may be their application of generalized formulas to generate recommendations used to intercept individuals based on biased and inaccurate information. Although not authorized by statute, surveillance technologies continue to be permissible under common law authorities. Richard Jochelson explains the inappropriate nature of this approach, arguing in the alternative that the court’s traditional role calls for application of the Oakes test to determine if state surveillant practices fall within its constitutional limits. Considering APT’s serious implications for Charter protected rights, this paper calls on legislators to implement dedicated legislation to govern the use of surveillant technologies in law enforcement, with a particular focus on regulating the use of APTs. Failure to do so risks an unprecedented expansion of prejudicial policing practices, which may act to crystallize the existing biases in law enforcement practices into objective ‘scientific’ outputs that may hold serious deleterious potential for Canada’s most vulnerable populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0110,005
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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