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Enregistrement W7029279616

On the Internet, Nobody Knows You are a Dog: Contested Authorship of Digital Evidence in Cases of Gender-based Violence

2022· article· en· W7029279616 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHomicide, Infanticide, and Child Abuse
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdversarial systemCriminal justiceRelation (database)Digital evidenceDutyDigital forensicsEconomic Justicenobody
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine various aspects of digital evidence at GBV trials, drawing on relevant Canadian criminal case law. First, we describe some of the unique challenges related to electronic documents generally with respect to determining authorship. Second, we review some of the historical and ongoing practices within the criminal justice system that rely on harmful gendered myths about GBV and note the potential for these myths to emerge in relation to digital evidence. Third, we discuss the duty of investigating police officers to gather the necessary available digital evidence to demonstrate authorship and note potential gaps in current investigatory practices that could negatively impact the trial outcome for victims of GBV. Fourth, we review some of the evidentiary rules for admitting and authenticating digital evidence at trial, discussing how these rules have been interpreted and applied in the GBV context. Fifth, we examine what evidentiary burdens the Crown faces in proving authorship at trial, highlighting the developing nature of law in this area. Finally, we conclude with several recommendations for various justice system actors on how to manage digital evidence in GBV cases where authorship may be contested.\nWhile the focus of this article is on examining and making recommendations in relation to the use of digital evidence in GBV criminal trials, we recognize significant systemic problems with the criminal justice system that make it an undesirable and unrealistic option for many victims of GBV. Victims are not always believed by the police even when they have legitimate claims, and many ongoing practices within the adversarial trial process create additional trauma for some GBV victims. It is well documented that many Indigenous and Black individuals, people of colour, and members of the LGBTQ2s+ community have experienced discrimination when engaging with the police and justice system, and as such members of these groups may be particularly disinclined to rely on the criminal justice system to address violence against them. In Canada, there is a long history of the justice system ignoring reports of violence against Indigenous women and girls, and in some cases police and other justice system actors have directly perpetrated this violence, leaving deep-seated distrust in the criminal justice system and a desire for alternative options for addressing GBV. As a result, many advocates and victims have been exploring alternative methods of justice and calling for the transformation or even abolition of criminal justice- based systems. Many victims of GBV choose not to engage with the criminal justice system, and others continue to face discriminatory systemic barriers in accessing justice within that system. Within the context of these varied and valid critiques, the recommendations in this paper are premised on the notion that, so long as the criminal justice system remains the primary state-supported mechanism for dealing with GBV, it must be accessible to all victims, all of whom are entitled to investigatory and trial processes that are fair, treat them with dignity, and do not rely on discriminatory beliefs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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