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Record W2991221444 · doi:10.3138/cjwl.31.2.07

Vulnerable Targets: Trans Prisoner Safety, the Law, and Sexual Violence in the Prison System

2019· article· fr· W2991221444 on OpenAlexaboutno aff
Yvonne Boyer, Ayoola S. Odeyemi, Erin K. Fletcher, Jade Fletcher

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Women and the Law/Revue Femmes et Droit · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCriminal Justice and Corrections Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Canada, les détenus transgenres sont extrêmement exposés à diverses formes de violence physique, spirituelle, émotionnelle et psychologique pendant leur incarcération. L’Ontario et la Colombie-Britannique appliquent des politiques structurées qui permettent aux détenus transgenres d’être placés dans un établissement provincial en fonction de l’identité de genre auquel ils et elles s’identifient. Le Service correctionnel du Canada (SCC) n’a pas institué ce genre de politique. Bien que le SCC ait commencé à évaluer les demandes de placement pénitentiaire et de mesures d’adaptation au cas par cas en publiant le Bulletin de politique provisoire 584, aucune politique permanente officielle n’a été établie pour aider les établissements à mettre en œuvre ou à évaluer ce plan. La présente étude porte sur les instruments internationaux pertinents et sur les lois nationales liées à l’incapacité du SCC d’élaborer des politiques claires pour régir le traitement des détenus transgenres. L’absence de telles politiques a entrainé une violation des droits fondamentaux et constitutionnels des détenus transgenres. L’abolition, ou la non-incarcération, est présentée comme la proposition idéale pour lutter contre la discrimination et devrait être sérieusement envisagée par les législateurs et les décideurs politiques. Jusqu’à ce que l’abolition devienne une option réaliste, l’auteure recommande des façons dont le SCC peut mieux protéger ses détenus transgenres dans le respect des cadres nationaux et internationaux actuels.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.587
Threshold uncertainty score0.862

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.244
Teacher spread0.229 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations5
Published2019
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