S1:E10 - Racism & The Criminal Legal System - Prof. Julius Haag
Notice bibliographique
Résumé
Episode Summary What happens when a racial profiling researcher is himself stopped by police for no reason at all and “carded”? Julius Haag shares about his personal experiences with Toronto police and his research into racism in the criminal justice system: how Black people are simultaneously over-policed and under-protected. Episode Notes Content Note: discussion of racism against Black, Indigenous and people of colour; police use of force and police-involved deaths; gun violence; incarceration; poverty; and mental health challenges. Click here for mental health support resources. Order your copy of Indictment: The Criminal Justice System on Trial (Aevo UTP, 2023) Visit www.benjaminperrin.ca for the latest news and upcoming events We are grateful for support from the University of British Columbia and Law Foundation of British Columbia ----------- Credits: "The Notion" by Northern Points (Intro) "District 99" by Grand_Project CBC News: The National, "'Unprecedented' report released on racial profiling by Toronto police" "Connect The Dots" by Cosmo Lawson CTV News, "Toronto police have proven 'incapable' of protecting Black community: expert" "Racing Forward" by Grayson DeSmet "Dark Somber Serious" by Ashot-Danielyan-Composer CBC News, "What systemic racism in Canada looks like" "Conspiracy" by Mark Fabian "Newborn Earth" by INPLUSMUSIC "The Clermont" by Flash Fluharty "A Call to the Soul" by Markotopa "Everyday Adventures" by Sound and Vision (Outtro)
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 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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,067 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».