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Enregistrement W4408092863 · doi:10.60082/2563-8505.1448

Sharma: The Erasure of Both Group-Based Disadvantage and Individual Impact

2024· article· en· W4408092863 sur OpenAlexaboutno aff
Jonnette Watson Hamilton, Jennifer Koshan

Notice bibliographique

RevueSupreme Court law review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural risk and resilience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErasureDisadvantageGroup (periodic table)PsychologyComputer scienceArtificial intelligenceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sections 7 and 15 of the Canadian Charter of Rights and Freedoms both play a critical role in protecting members of disadvantaged groups from the harms of state action. In R. v. Sharma, released in November 2022, a 5-4 majority of the Supreme Court of Canada dismissed arguments under both sections in a claim that raised the impact on Indigenous offenders of a 2012 law that restricted the availability of conditional sentences. Our focus in this paper is on the doctrinal implications of the majority and dissenting opinions in Sharma for future section 15 and section 7 claims. We discuss four key section 15 issues raised by the majority and dissent’s differing approaches: (1) the role of substantive equality as the purpose of section 15; (2) the test for section 15 breaches, including three purported “clarifications” made by the majority related to causation, context and positive obligations; (3) the application of the section 15 test to adverse effects discrimination claims that are quantitative and qualitative; and (4) grounds and intersectionality. We also examine several issues that arose with respect to the section 7 claim in Sharma: (1) the role of various principles of fundamental justice; (2) the characterization of the purpose of the impugned law when applying those principles; and (3) the majority’s failure to consider the impact of the impugned law on Cheyenne Sharma. We conclude by exploring the interplay between sections 15 and 7 and the important issues that interplay raises for claims going forward.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,027
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0080,011
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,255 · 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
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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