The Law of Racial Profiling
Notice bibliographique
Résumé
Racial profiling is one of the most enduring problems in policing. Yet it remains largely under-theorized, which generates important theoretical and practical implications. Racial profiling tends to be construed as an arbitrary detention rather than a form of unconstitutional discrimination. For this reason, the section 15 Charter right to equality plays little to no role in most leading cases on racial profiling. The legal framework that governs racial profiling lacks clarity and can be applied inconsistently. And the remedial landscape associated with racial profiling claims has evolved minimally. This article advances a novel approach to racial profiling that addresses these shortfalls. It demonstrates why racial profiling is wrongful primarily because it embodies discrimination that violates the section 15 Charter right to equality, and secondarily, infringes liberty or privacy interests, and in so doing, breaches other constitutional rights. It offers a simplified legal framework for how courts can better approach racial profiling in constitutional criminal procedure. Drawing on the republican theory of freedom (or republicanism), it shows why racial profiling results in domination—meaning vulnerability to unchecked threats of interference— that courts fail to control. In doing so, it deepens our theoretical understanding of racial profiling and its connection to equality and liberty. The concluding parts of this article contend that courts can incorporate two innovative remedies that can better prevent and address racial profiling: structural injunctions and constitutional settlement agreements. Ultimately, this article offers a new path forward for how racial profiling can be approached in a manner that better safeguards individuals’ fundamental rights and interests.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».