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Enregistrement W4406657332 · doi:10.1093/socpro/spaf003

“Bureaucrats with Badges”: Bylaw Enforcement and the Invisibilization of Homelessness

2025· article· en· W4406657332 sur OpenAlexaffabout
Natasha Martino, Erin Dej, Carrie B. Sanders

Notice bibliographique

RevueSocial Problems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnforcementCriminologyLaw enforcementPublic administrationPolitical scienceSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Homelessness affects at least 25,000 people every day in Canada alone. Although research has documented responses to homelessness involving the police and private security, there is much less scholarship investigating municipal bylaw enforcement officers’ role in the governance of homelessness. We explore how bylaw officers regulate homelessness in Ontario, Canada. Drawing on surveys and semi-structured interviews with bylaw officers, our analysis demonstrates that bylaw officers have been called upon to manage a “crisis of complaints” related to the increasing visibility of homelessness across Ontario. To manage these complaints, bylaw officers rely on burden shuffling, first, moving people along because it is the most efficient way to manage homelessness complaints in their jurisdiction. Bylaw officers also engage in bureaucratic burden shuffling, reclassifying complaints to other agencies. We argue that, through their mechanisms of enforcing public space orders, bylaw officers engage in reluctant criminalization using invisibilization tactics. These strategies constitute another form of pervasive penality, or a punitive process of policing, through move along orders and threats of arrest, ultimately leading to the invisibilization of homelessness. Such responses increase the precarity that often characterizes unhoused people’s lives and misrepresents homelessness as a deviancy issue rather than a human rights violation.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,831
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0160,021
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,346 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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