La place de la victime dans la lutte contre la traite des personnes au Canada
Bibliographic record
Abstract
L’immigration irrégulière en général, et à plus forte raison lorsqu’elle implique l’exploitation des êtres humains, comme c’est le cas de la traite des personnes, est une source importante d’inquiétude pour un grand nombre de pays, dont le Canada. En 2002, le Canada a ratifié le Protocole additionnel à la Convention des Nations Unies contre la criminalité transnationale organisée visant à prévenir, réprimer et punir la traite des personnes, en particulier des femmes et des enfants. La majorité des mesures adoptées par le Canada dans la lutte contre la traite visent particulièrement le contrôle migratoire et la criminalisation du trafiquant, reléguant la protection et l’assistance aux victimes de la traite au second plan. De plus, plusieurs de ces mesures peuvent victimiser et même criminaliser les victimes. Le Permis de séjour temporaire (PST) mis en place par le Canada pour les victimes de la traite semble, d’un point de vue victimologique, un pas dans la bonne direction. Toutefois, en pratique, cette mesure s’avère très peu efficace pour rejoindre les victimes. Cet article présente, d’un point de vue juridique et victimologique, les progrès, mais également les lacunes de la législation et de la politique canadienne en matière de protection et d’assistance aux victimes de la traite.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".