O Tratamento Judicial da Violência Conjugal no Canadá: resposta punitiva, marcadores sociais e expectativas das vítimas.
Bibliographic record
Abstract
- A presente pesquisa foi realizada durante o período de estágio de doutorado sanduíche, na University of Ottawa, no período de julho de 2012 a fevereiro de 2013, tendo como objetivo central a verificação do funcionamento dos mecanismos judiciais de enfrentamento/tratamento da violência contra a mulher no Canadá. Para a coleta de dados, foi utilizada a análise de documentos oficiais do governo canadense, bem como pesquisa bibliográfica. A pesquisa permitiu identificar o fluxo de processamento dos casos de violência contra a mulher pelo sistema de justiça canadense, com as diferentes possibilidades de encaminhamento do agressor. Com base nos dados levantados, e em análises desenvolvidas por pesquisadores canadenses sobre o tema, é possível afirmar que, ainda que haja um grande investimento do governo canadense e a forte articulação entre instituições de diversos âmbitos estatais, os índices referentes aos conflitos violentos conjugais não apresentam uma queda significativa. Neste sentido, parece ser razoável apontar a dificuldade do sistema penal em dar conta de conflitos desta natureza, uma vez que a leitura criminalizante apresenta uma série de obstáculos para a sua compreensão e intervenção.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".