Police-Generated Evidence in Bail Hearings: Generating Criminality and Mass Pretrial Incarceration in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Systemic racism in policing impacts many aspects of the criminal legal system including the system of judicial interim release. This paper traces the ways in which reliance on police-created evidence at bail hearings might contribute to mass pretrial incarceration in Canada which is disproportionately felt by Indigenous, Black, and marginalized people. The police synopsis and police-created criminal records are state knowledge created for state purposes. This state-created evidence in fact generates race and racialization; all of the structural inequalities built into the system of policing become relied on at bail hearings through police-created evidence which contributes to mass pretrial incarceration in Canada. In this way, policing contributes to the creation of “criminality” and it is Indigenous, Black and “vulnerable” people who disproportionately become criminalized and contained in jails. The paper concludes by pulling together the ways in which police-generated evidence constructs criminality and exemplifies how heavily weighted bail hearings are in favour of the state.\nLe racisme systémique dans le maintien de l’ordre a des répercussions sur de nombreux aspects du système juridique pénal, notamment sur le système de mise en liberté provisoire par voie judiciaire. Cet article montre comment le recours aux preuves créées par la police lors des audiences de libération sous caution peut contribuer à l’incarcération massive avant le procès au Canada, qui touche de manière disproportionnée les Autochtones, les Noirs et les personnes marginalisées. Le synopsis de la police et les casiers judiciaires créés par la police sont des connaissances étatiques créées à des fins étatiques. Ces preuves créées par l’État génèrent en fait le racisme et la racialisation; toutes les inégalités structurelles intégrées au système de maintien de l’ordre sont invoquées lors des enquêtes sur le cautionnement par le biais des preuves créées par la police, ce qui contribue à l’incarcération massive avant le procès au Canada. Ainsi, le maintien de l’ordre contribue à la création de la « criminalité »” et ce sont les Autochtones, les Noirs et les personnes « vulnérables » qui sont criminalisés de manière disproportionnée et emprisonnés. L’article conclut en rassemblant les moyens par lesquels les preuves générées par la police construisent la criminalité et illustrent la manière dont les audiences de libération sous caution sont lourdement pondérées en faveur de l’État.
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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 | 0,007 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».