La double peine des non-citoyens au Canada
Bibliographic record
Abstract
Les sections 36(1) et 36(2) de la Loi sur l’immigration et la protection des réfugiés (LIPR) établissent les critères pour qu’un non-citoyen trouvé coupable d’une infraction criminelle au Canada soit déclaré interdit de territoire pour motif de (grande) criminalité. Cet article conceptualise ces interdictions de territoire comme une double peine pour les non-citoyens et comme un acte d’internalisation de la frontière canadienne, et soutient que les juges du système de justice pénale ont acquis le pouvoir de (dé)construire cette frontière. Sur la base d’une analyse jurisprudentielle de 59 décisions écrites par les cours municipales et la Cour du Québec entre 2002 et 2023, l’étude s’intéresse à la façon dont les juges du système de justice pénale conçoivent leur rôle à la lumière d’un tel pouvoir. Les résultats suggèrent que les juges du système de justice pénale se divisent en trois grands groupes selon la conception qu’ils ont de leur rôle : si certains juges acceptent et intègrent dans leur processus décisionnel le pouvoir de contribuer à la construction, le maintien ou le démantèlement de la frontière, d’autres font des efforts pour justifier pourquoi ils refusent de l’intégrer. L’article conclut que le pouvoir donné aux juges du système pénal par la LIPR a transformé la pénalité canadienne à travers non seulement la modification des mesures qui sont imposées par le système, mais aussi et surtout à travers la modification des pratiques des acteurs qui en font partie.
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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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| 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".