Perspectives on the capacity of the Canadian police system to respond to "child pornography" on the internet
Notice bibliographique
Résumé
The Internet, its affordability, accessibility, and anonymity provide new venues where\nchild exploitation crimes have increased. An exponential rise in the exchange of images of\nsexual abuse, commonly referred to as ‘child pornography’, has occurred. The purpose of\nthis major paper was to explore this phenomenon within an international context, and\nassess the capacity of Canadian law enforcement (national and municipal) to respond. In\norder to do so a survey was sent to police departments across Canada, to have officers\nidentify the challenges they faced in responding to images of child abuse on the Internet,\nand to solicit officers’ general opinions on this issue. The research resulted in five key\nfindings that implied that existing capacity gaps were rooted in a lack of applied or\nratified international agreements and commitments, a failure of system interoperability,\na lack of effective private-public partnerships, and the weaknesses in current Canadian\nlegislation, particular to mandated reporting of suspicious content (which is now under\nreview). Finally, a lack of appropriate, accessible support and training for police was\nidentified. Informed by the research, the author makes several recommendations.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,019 |
| Communication savante | 0,021 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».