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Enregistrement W4415650097 · doi:10.26522/ssj.v19i3.4840

We Killed Them First: How the Robert Pickton Investigation Revealed Systemic and Intersectional Discrimination within Canada

2025· article· en· W4415650097 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Neyve Egger

Notice bibliographique

RevueStudies in Social Justice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHomicide, Infanticide, and Child Abuse
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntersectionalityNarrativeIntersection (aeronautics)Economic JusticeSocioeconomic statusSocial justiceRace (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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