L’INTERPRÉTATION DE LA CRIMINALISATION DE LA TRAITE DES ÊTRES HUMAINS EN DROIT PÉNAL CANADIEN À L’AUNE DU PROTOCOLE DE PALERME : ANALYSE DE L’ARRÊT URIZAR DE LA COUR D’APPEL DU QUÉBEC
Bibliographic record
Abstract
En janvier 2013, la Cour d’appel du Québec a prononcé la première décision d’un tribunal d’appel canadien interprétant les dispositions du Code criminel adoptées en 2005, lesquelles mettent en oeuvre le Protocole de Palerme et criminalisent la traite des êtres humains. Le tribunal supérieur a affirmé qu’aucun franchissement d’une frontière, par l’un quelconque des acteurs, n’est nécessaire à la reconnaissance de la perpétration de la traite des êtres humains. Or, si une lecture attentive du Protocole permet cette conclusion, l’intention du législateur canadien s’avère, sur ce point, ambiguë en ce qu’il ne fait aucune distinction entre la traite interne et la traite internationale. En l’absence d’une intention claire, il est permis de conclure comme l’a fait la Cour, à une protection accrue de l’ensemble des victimes, canadienne ou étrangère. De plus, l’analyse de l’arrêt Urizar fait ressortir les inadéquations des définitions nationales et internationales de la traite, lesquelles engendrent des problèmes d’interprétation. Finalement, les plus récentes modifications législatives devraient militer en faveur de l’adoption d’un double critère objectif-subjectif dans l’évaluation de l’exploitation sous-jacente à l’infraction de traite des êtres humains.
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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 | 0.038 | 0.071 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".