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Record W1749331043 · doi:10.71781/2472

L'âge, un motif autorisé de discrimination? : étude critique des effets conjugués des articles 10 de la Charte des droits et libertés de la personne et 15 de la Charte canadienne des droits et libertés comme obstacles à la protection contre la discrimination fondée sur l'âge

2006· dissertation· fr· W1749331043 on OpenAlexaboutno aff
Marie-Hélène Beaudoin

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2006
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDiscrimination and Equality Law
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le présent mémoire soulève divers questionnements face au traitement singulier qu'a reçu l'âge en tant que motif prohibé de discrimination, sous la Charte des droits et libertés de la personne du Québec et la Charte canadienne des droits et libertés. Ainsi, nous verrons que même si la discrimination fondée sur l'âge n'est pas à strictement parler « autorisée », elle est néanmoins souvent jugée acceptable. Tout d'abord, nous procéderons à une revue générale et synthétique des notions de discrimination et de droit à l'égalité, telles qu'elles sont prévues par les articles 10 de la Charte québécoise et 15 de la Charte canadienne. Ensuite, nous évoquerons un certain nombre de limites législatives qui ont été apportées à ces droits et qui peuvent constituer des obstacles importants dans la lutte effective contre la discrimination fondée sur l'âge. Enfin, nous nous permettrons de faire quelques réflexions critiques, afin de souligner comment la perspective particulière qu'ont adoptée les juges dans l'étude des questions relatives à la discrimination fondée sur l'âge a pu introduire un certain nombre d'incohérences au sein de la logique plus générale qui se dégage de l'ensemble de la jurisprudence portant sur le droit à l'égalité.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.012
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.643
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0120.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.004
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.041
GPT teacher head0.358
Teacher spread0.317 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2006
Admission routes1
Has abstractyes

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