To Serve Some and Protect Fewer: The Toronto Police Services' Policy on Non-Status Victims and Witnesses of Crimes
Bibliographic record
Abstract
RkSUMiLes immigrants de fraiche date sont souvent confront6s a de formidables barribres linguistiques, culturelles et institutionnelles qui font obstacle A leur capacit A se pr6valoir des services 616mentaires de protection et d'assistance de la police.De surcroit, les membres de la communaut6 qui sont sans statut officiel en matire d'immigration sont confront6s h la pr6occupation dominante additionnelle que leur contact avec la police m~nera A la d6portation.Pour r6pondre & ces inqui6tudes, le Toronto Police Services Board (TPSB) [la Commission des services de police de Toronto] entreprit une 6tude de faisabilit6 d'une politique 'don't ask, don't tell' ( < Ne questionnez pas, N'informez pas >) pour les victimes et les t~moins de crimes.La mise en application d'une telle politique signifierait que la police ne s'enquerrait pas du statut en mati&e d'immigration de victimes et de t~moins.Au cas o6i la police recevrait de tels renseignements, elle s'assurerait que les renseignements personnels soient trai-t~s confidentiellement et o n'en informerait pas > les autorit~s f~d~rales en mati~re d'immigration.Cependant, en raison de controverses entourant les implications lgales et politiques de la disposition v N'informez pas , la politique fut finalis~e sans une clause de confidentialit6.Cet article examinera les obstacles confrontant les immigrants sans statut, la politique propos~e par la TPSB en reaction a ces problmes, et les controverses juridiques et de politique publique qui ont accompagn6 son adoption.Earticle fera aussi appel a l'exp~rience comparative issue de la mise en oeuvre d'une disposition similaire dans la ville de New York.Finalement, l'article conclut qu'il serait tout & fait possible lgalement d'avoir une politique plus 6toff~e et qu'il semble peu probable que la politique 6tablie a Toronto puisse atteindre ses buts de rassurer les membres de la communaut6 qui sont sans statut et d'augmenter la s~curit6 communautaire.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".