Le mariage forcé au Canada : la criminalisation, une solution ?
Bibliographic record
Abstract
Cet article met en exergue les nombreuses difficultés éprouvées par les femmes victimes de mariage forcé. Celles-ci sont doublement vulnérables du fait, d’une part, des formes d’abus et d’exploitation dont elles peuvent être l’objet et, d’autre part, de leur statut parfois précaire d’immigrantes, en particulier lorsqu’elles sont parrainées par leur conjoint. Des études menées dans certains pays européens, notamment en Norvège et en Belgique, ont mis au jour une situation inattendue, vu l’ampleur que prenait la problématique, signalant une certaine urgence d’agir. Ces pays ont alors fait le choix de criminaliser la pratique des mariages forcés. Le Canada n’a pas pris une telle initiative. À partir d’une étude menée à la fois auprès de femmes vivant, ayant vécu ou étant menacées d’une situation de mariage forcé et d’informateurs clés provenant de divers milieux de pratique oeuvrant auprès d’elles, nous posons la question : la criminalisation est-elle la bonne, voire la seule, solution au problème envisagé ?
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.026 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.006 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".