Reinforcing Safety or Perpetuating Harm? Examining The Role and Effectiveness of Bill 151 and SexualViolence Prevention Efforts in Montreal Universities
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines the effectiveness of Bill 151 and sexual violence prevention efforts within Montreal universities. Bill 151, enacted by the Quebec government in 2017, mandates higher education institutions to implement policies, training, and reporting mechanisms to combat sexual violence. Through secondary data analysis, this research evaluates annual reports and prevention policies from seven Montreal universities, assessing their adherence to Bill 151 and their impact on reducing sexual violence. The study reveals inconsistencies in policy implementation, reporting quality, and prevention efforts among institutions. While some universities demonstrate transparency and thoroughness, others exhibit gaps in data collection, accountability, and survivor support. Findings indicate that institutional bias, lack of standardized reporting, and low participation in training programs hinder the effectiveness of these measures. Moreover, the persistence of underreporting and cultural barriers reflects systemic issues within academic environments. By analyzing trends in reported cases and prevention initiatives, the thesis underscores the need for intersectional, survivor-centered approaches that address the root causes of sexual violence and institutional shortcomings. Recommendations include enhancing training programs, improving data transparency, and fostering a cultural shift to combat rape culture and promote accountability. This research contributes to understanding how universities can better ensure campus safety and equity for all students.
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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 | 0,023 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».