Violence structurelle et judiciarisation des femmes noires au Canada : Une double invisibilisation ?
Bibliographic record
Abstract
De plus en plus, au Canada, plusieurs dénoncent le racisme systémique imbriqué dans les pratiques de différentes institutions, dont le système de justice pénale, notamment auprès des communautés noires. Si la judiciarisation des hommes noirs a fait l’objet d’études, les femmes noires, qui sont confrontées à de la répression, du contrôle et de la surveillance particulière, méritent d’être étudiées davantage. Peu d’études ont, jusqu’à ce jour, analysé l’articulation des violences de l’appareil pénal et des réalités des femmes. Plus spécifiquement, les femmes noires en conflit avec les forces de l’ordre se trouvent à vivre des formes de racisme distinctes lors de leurs contacts avec les acteurs de l’appareil pénal. À partir d’un cadre théorique portant sur le féminisme noir, le féminisme postcolonial et l’intersectionnalité, et par le biais d’entretiens individuels auprès de femmes noires ayant des démêlés avec la justice, ce mémoire de maîtrise interroge la violence structurelle exercée par le système de justice pénale sur les femmes noires. L’invisibilisation de leurs réalités spécifiques, le manque de littérature sur le sujet des femmes noires et le déni d’une partie de la population canadienne de l’existence même de ces violences, sont des éléments justifiant l’importance de s’y attarder en travail social comme en sciences sociales, plus largement. Mots-clés : femmes noires – racisme – violence structurelle – judiciarisation – système de justice pénale – stéréotypes – Canada
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| 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".