We Killed Them First: How the Robert Pickton Investigation Revealed Systemic and Intersectional Discrimination within Canada
Notice bibliographique
Résumé
Robert Pickton is often considered to be Canada’s most notorious serial killer. By his own estimation, he murdered 49 women over at least 5 years (Craig, 3). The Pickton case brought attention to fundamental issues within the Canadian justice system and highlighted systemic inequities. From the outset, the police failed to take the issue of missing and murdered women seriously because the women were considered expendable. As members of several marginalized communities at the intersection of race, low socioeconomic status, and stigmatized labour, the loss of these women was considered acceptable. I argue that the intersection of these characteristics that were “accepted” as defining Pickton’s victims demonstrates that the assumptions and biases of those who enforce the law (police and judges) can seriously impair the system's ability to create equitable outcomes. Utilizing media analysis, this paper looks at the language commonly found in articles about Pickton and his victims to demonstrate the role intersectional characteristics played in crafting certain narratives to the public.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,067 | 0,027 |
| Communication savante | 0,016 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| 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 ».