Racismo sistémico en las intervenciones policiales en Canadá: realidades y discursos denegatorios
Notice bibliographique
Résumé
En poco menos de una década, la mayoría de las principales ciudades canadienses han comenzado a exigir a los servicios de policía municipales que coloquen sus datos operativos a disposición de investigadores externos para documentar la problemática del perfilamiento racial (racial profiling en inglés, profilage racial en francés, es decir la práctica ilegal de basar una decisión policial en el tipo de identidad “racial”, real o supuesta, de una persona). Así se produjeron informes de investigación en Ottawa (Foster, Jacobs y Siu, 2016; Foster y Jacobs, 2019), Toronto (Ontario Human Rights Commission, 2018; Wortley y Jung, 2020; Wortley, Laniyonu y Laming, 2020), Vancouver (Manojlovic, 2018), Edmonton (Griffiths, Montgomery y Murphy, 2018), Montreal (Armony, Hassaoui y Mulone, 2019; Armony, Boatswain-Byte, Hassaoui y Mulone, 2023) y Halifax (Wortley, 2019). Esta tendencia se inscribe en un movimiento social más amplio que cuestiona el trato discriminatorio de la policía hacia minorías racializadas y que llegó a su apogeo con Black Lives Matter en Estados Unidos y con las protestas generadas allí y en otros países, incluyendo a Canadá. En tal contexto, surgen acusaciones de racismo sistémico imputado a las fuerzas de seguridad y se formulan exigencias de reforma policial a nivel organizacional más allá de la distribución de sanciones individuales por casos específicos (Davis, 2018; Maynard, 2018).
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 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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,016 |
| Communication savante | 0,010 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».