LE TRAITEMENT DES VICTIMES D’AGRESSION SEXUELLE DEVANT LES TRIBUNAUX CANADIENS: ENTRE LES AVANCEES JURIDIQUES ET LA PERSISTANCE DES STEREOTYPES
Bibliographic record
Abstract
Malgré leur fréquence, les agressions sexuelles sont beaucoup moins dénoncées que les autres crimes violents. Seulement 5% des personnes qui affirment avoir subi une agression sexuelle interpellent les autorités à cet égard. Le silence des autres s’explique, entre autres, par la crainte de ne pas être crue et d’être discréditée par des préjugés, des mythes ou des stéréotypes sur les victimes d’agression sexuelle. Pourtant, au Canada, la réforme de 1983 visait précisément à déboulonner ces stéréotypes en éradiquant les règles de preuve spéciales qui minaient la crédibilité des femmes devant les tribunaux. Il semble toutefois que des préjugés teintent encore parfois l’interprétation judiciaire. Le texte qui suit s’appuie sur une analyse des décisions des cours d’appel canadiennes appelées à réviser un jugement de première instance qui aurait été biaisé par un stéréotype. Il se divise en fonction de chacune des règles de preuve spéciales que le législateur ou les tribunaux ont cherché à éliminer : l’exigence de la corroboration du témoignage, le critère de la résistance, la doctrine de la plainte spontanée et la preuve du passé sexuel de la plaignante. La revue jurisprudentielle effectuée dans le cadre de cet article témoigne à la fois des avancées juridiques en la matière et du chemin qui reste à parcourir.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".