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Enregistrement W4416609351 · doi:10.52783/jier.v5i4.3919

Age, consent and legal boundaries: A cross-national analysis of close-in-age provisions in canada and india

2025· article· W4416609351 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Informatics Education and Research · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Sexualities and LGBTQ+ Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJurisdictionAutonomyDiscretionStatutory lawAgency (philosophy)DoctrineHuman rights

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper compares state-driven protective approaches and adolescent autonomy in regulating sexuality, focusing on close-in-age provisions in canada and india. It analyzes how each jurisdiction conceptualises consent, balances adolescent agency with child-protection goals, and addresses misuse of statutory-rape laws. Canada’s criminal framework adopts a pragmatic model, using “wherein” And close-in-age exceptions that recognise adolescents’ evolving capacities while preventing exploitation. In contrast, indian law under the ipc, pocso, and later the bhartiya nyaya sanhita maintains a rigid regime that criminalises all sexual activity under eighteen, leading to disproportionate consequences, including misuse by families, policing of inter-caste and inter-religious relationships, judicial backlog, and stigma. Drawing on statutory analysis, case law, feminist theory, and international human rights norms (udhr, iccpr, cedaw, uncrc), the paper argues that canada’s proportional approach better aligns with the uncrc’s “evolving capacities” Doctrine and recommends reforms to introduce close-in-age exceptions and greater judicial discretion in india.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,415 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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'admission1
Résumé présentoui

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