The effects of COVID-19 on human rights complaints in Manitoba: a study of the Manitoba Human Rights Commission
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to understand the effects of the COVID-19 pandemic on human rights complaints received by the Manitoba Human Rights Commission. It should be noted that there is not currently any published research available studying the effects of the pandemic on provincial territorial, or federal Canadian human rights tribunals and commissions. As each human rights jurisdiction in Canada follows the applicable provincial or territorial acts, this paper first looks as human rights legislation in Manitoba, applicable legal tests and the investigation process used by the Commission. The paper also aims to understand current research barriers and what is being done to resolve these by the MHRC and other actors. There have been multiple strategies implemented to respond to these barriers, with varying success. To understand the effects of the pandemic on human rights complaints, this paper looks at two separate three-year periods from 2017-2019 and 2020-2022 and studies the complaint data registered by the Commission during these pre- and post-COVID periods. This allows for the comparison of important information such as: types of complaints, protected characteristics and areas of discrimination complaints were filed under, as well as the number breakdowns of complaints each year. The importance of this research is also discussed, explaining not only why the research is needed, but also looks at potential uses for said research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».