Beyond Complacency: Challenges (and Opportunities) for Reproductive Justice in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This report draws on academic and grey literature research, key informant interviews, and individual reflections to outline reproductive justice issues in Canada today. We highlight broad barriers and areas for law and policy reform in Canada relevant to all areas of reproductive justice, and provide suggestions we heard about what improvements could be made.The issues identified here are far from exhaustive. The content of this report is informed by the positionality of the author and of LEAF. LEAF is a national non-profit organization, with a national office in Toronto, Ontario, and 11 volunteer branches located in five provinces. We are a settler organization. While our mandate now explicitly includes non-binary people and all trans people, much of our work has been focused on cis women's rights. In addition, LEAF focuses on systems change, and does not engage in direct service delivery or front-line work. We do not work directly in communities, but instead benefit from the expertise and insights of organizations active in their communities, academics, and legal practitioners in carrying out our work. This report has also been shaped by the framing of the research questions, and the organizations and individuals involved in interviews and reflections.With this work, however, we aim to continue the conversation, and provide a springboard for advocacy efforts.This report will advance LEAF's Reproductive Justice Project, providing a foundation on which LEAF branches can advocate for important legal and policy changes at the provincial and territorial levels. Through this advocacy, we will strive to move ever closer to realizing reproductive justice in Canada.
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,067 | 0,027 |
| Communication savante | 0,019 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».