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Record W7029641200

LE TRAITEMENT DES VICTIMES D’AGRESSION SEXUELLE DEVANT LES TRIBUNAUX CANADIENS: ENTRE LES AVANCEES JURIDIQUES ET LA PERSISTANCE DES STEREOTYPES / THE TREATMENT OF SEXUAL ASSAULT VICTIMS BY CANADIAN COURTS: BETWEEN LEGAL PROGRESS AND THE PERSISTENCE OF STEREOTYPE

2019· article· fr· W7029641200 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSexual Assault and Victimization Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSexual assaultPoison controlSexual abuseSilenceHomicide
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Malgré leur fréquence, les agressions sexuelles sont beaucoup moins dénoncées que les autres crimes violents. Seulement 5% des personnes qui affirment avoir subi une agression sexuelle interpellent les autorités à cet égard. Le silence des autres s’explique, entre autres, par la crainte de ne pas être crue et d’être discréditée par des préjugés, des mythes ou des stéréotypes sur les victimes d’agression sexuelle. Pourtant, au Canada, la réforme de 1983 visait précisément à déboulonner ces stéréotypes en éradiquant les règles de preuve spéciales qui minaient la crédibilité des femmes devant les tribunaux. Il semble toutefois que des préjugés teintent encore parfois l’interprétation judiciaire. Le texte qui suit s’appuie sur une analyse des décisions des cours d’appel canadiennes appelées à réviser un jugement de première instance qui aurait été biaisé par un stéréotype. Il se divise en fonction de chacune des règles de preuve spéciales que le législateur ou les tribunaux ont cherché à éliminer : l’exigence de la corroboration du témoignage, le critère de la résistance, la doctrine de la plainte spontanée et la preuve du passé sexuel de la plaignante. La revue jurisprudentielle effectuée dans le cadre de cet article témoigne à la fois des avancées juridiques en la matière et du chemin qui reste à parcourir.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.911
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.026
GPT teacher head0.270
Teacher spread0.244 · 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.

Study designNot applicable
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".

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Published2019
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