Criminalizing Coercive Control in Canada: Learning from an International Comparative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
While coercive control and its role in family and intimate partner violence is not new, there has recently been an emerging movement toward its criminalization in various jurisdictions. This article does not argue that Canada should criminalize coercive control. Instead, given the recent interest in its criminalization, it simply examines how coercive control could be criminalized in Canada. This article begins by reviewing proposed theories and definitions of family violence, intimate partner violence, and coercive control. However, despite extensive literature on these topics, broad conclusions that can be drawn are limited, given the use of varying definitions and theoretical frameworks. Nevertheless, emerging empirical research has attempted to identify and measure coercive control’s key underlying constructs to standardize the operationalization of the term. This article examines this literature alongside legislation against coercive control from other jurisdictions to understand how coercive control could be better addressed legislatively in Canada. However, this article cautions against the likelihood that adding a new criminal offence on its own will have a meaningful effect in helping address the larger issues of family and intimate partner violence. Thus, this article concludes by offering three recommendations to ensure that a coercive control offence has its desired effect.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».