THE CANADIAN AFFIRMATIVE CONSENT MODEL AS A GUIDE FOR RETHINKING CURRENT U.S. STATUTORY TREATMENT OF VOLUNTARY INTOXICATION SEXUAL ASSAULTS
Notice bibliographique
Résumé
Current U.S. statutory treatment of voluntary intoxication sexual assault is convoluted by the disconnect between definitions of consent, treatment of voluntary intoxication, and mens rea standards. Within this disconnect, the general public in many states are left largely unprotected when they become voluntarily intoxicated, such as through voluntary drinking. Being that voluntary intoxication is a highly socialized activity, and one that is prevalent across the nation, the need for reform that better protects against sexual assault is necessary. I argue that the Canadian affirmative consent model addresses these gaps in U.S. statutory law. The Canadian affirmative consent model provides a clear definition that recenters the conversation to consent, eliminates subjective evidence, sets a clear mens rea standard, provides protection across the intoxication spectrum and challenges dated sexual scripts. While changes to statutory law are most needed in politically conservative states, it may be more practical to first implement the standard in liberal states, where data can be collected to convince hesitant state legislators to pass the Canadian affirmative consent standard.
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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 | 0,062 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,033 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».