Criminalizing Poverty: The Criminal Law Power and the Safe Streets Act
Bibliographic record
Abstract
La pratique de laver, contre de l'argent, le pare-brise des voitures qui s'arr6tent, est devenue courante A Toronto au milieu des ann6es 1990 et jusqu' la fin de cette meme d6cennie. Cette pratique est n6e durant une p6riode de pauvret6 accrue en raison d'emplois non conventionnels et d'un certain recul affich6 par le gouvernement A l'6gard des programmes sociaux. Plut6t que de faire face aux causes politiques et 6conomiques profondes du problme, le gouvernement de l'Ontario a essay6 de d6barrasser les rues des laveurs de vitres itin6rants, qu'on appelle aussi < squeegees >>, en d6posant la Loi sur la s&urit, dans les rues. En agissant de la sorte, il a peut-8tre d6pass6 son champ de comp6tence. L'616ment essentiel de la Loi sur la scuritj dans les rues est l'interdiction du lavage de pare-brise par des itin6rants et de nombreuses formes de mendicit6. Par cons6quent, la Loi est une loi moderne contre le vagabondage, un domaine habituellement r6gi par le Parlement en vertu du droit p6nal. En outre, le langage de justification utilis6 par le gouvernement pour expliquer le besoin d'interdire cette pratique se fonde sur une interpr6tation du comportement des laveurs de vitres itin6rants comme 6tant dangereux et contraire h !'ordre public. La Loi sur la stcuritj dans les rues a une finalit6 de droit criminel et repr6sente une tentative du gouvernement provincial d'empi6ter sur un champ de comp6tence r6serv6 uniquement au Parlement.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".