Decriminalizing public space governance: The role of the police
Notice bibliographique
Résumé
Punitive criminal justice responses towards essential life-sustaining activities, such as sleeping, bathing and trading in public spaces, have a detrimental impact upon the most vulnerable and marginalized groups in society. These groups include people experiencing homelessness, people who use drugs, migrants, sex workers, LGBTIQ+ persons, persons with disabilities, informal traders, human rights defenders and racial and ethnic minorities. Gender, class and privilege play a key role in enabling and perpetuating these discriminatory processes within the criminal justice system. Laws that criminalize life-sustaining activities, driven by attempts to survive poverty, are often justified on the basis of public health and public order objectives. Unfortunately, law enforcement officials have often been used as a blunt instrument to enforce these laws that target socio-economically vulnerable groups. This approach, of criminalizing poverty and status, has failed to positively address increasing levels of homelessness and poverty while entrenching systemic disadvantage. These laws are found across the Global South in Africa, the Caribbean and South Asia and are frequently based on vague, dehumanizing language while providing law enforcement officials with wide discretion. This article explores strategies to foster non-punitive, human-rights-based approaches to public space governance. It also explores how law enforcement can play a role in preventing crime and violence while enhancing the human capabilities of vulnerable groups in a gender-responsive manner.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,018 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».