Notice bibliographique
Résumé
This paper will explore the dichotomy between the privacy concerns associated with the use of Body-Worn Cameras (“BWCs”) by law enforcement agencies, and the benefits associated with this technology, such as the evidential value of the BWCs video, audio, and images as reliable forms of evidence assisting courts and criminal justice players in making substantiated decisions and reaching just verdicts. The paper will provide a background overview of BWCs and the approach to their use in some Canadian jurisdictions, followed by a discussion on Canada’s struggles guarding the privacy of Canadians and the recent breaches of privacy conducted by the Royal Canadian Mounted Police (“RCMP”). Next, there will be a case-study section exemplifying the numerous flexible features and benefits of BWCs and produced digital evidence used in courts and police operations, followed by a section addressing the rule of law and the need for punishing police misconduct for mishandling highly sensitive information (such as that captured by BWCs). Lastly, the paper will reflect on its findings, discuss existing tensions, and propose a path forward for the safe and broad implementation of BWCs across Canada.
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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 | 0,034 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,036 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| 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 ».