Representations of Drug-Related Harms in Sentencing: Towards Evidence-Informed, Non-Stigmatizing Approaches
Notice bibliographique
Résumé
This thesis explores how the concept of harm is constituted in case law pertaining to the importation, production, possession, and trafficking of drugs in Canada. A specific focus of analysis is whether judges accurately use empirical research to inform decisions. Drugs are understood as a social construct – encompassing psychoactive substances that are both legal and illegal – and as variably regulated in Canadian law. I use critical discourse analysis to examine how harm is represented in case law (n=129), identify which sources influence legal discourses (e.g., past cases, expert testimony, empirical research), and analyze outcomes arising from how harm is constructed in case law. This approach indicates that normative use of moralization language silences certain knowledge sources and contributes to institutionalized stigma. Recommendations for reform include incorporating critical reflectivity into judicial practices, accurately representing harm in ways that are non-stigmatizing, and improving research literacy skills.
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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 | 0,135 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,057 |
| Communication savante | 0,025 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».