Les relations entre les autochtones et le système de la justice pénale à travers les nouveaux discours de la reconnaissance : analyse comparée entre le Canada et le Mexique
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire vise à analyser d’un point de vue critique les discours produits au sein du système de justice pénale du Canada et du Mexique concernant les peuples autochtones. Depuis l’institutionnalisation de la reconnaissance des droits des populations autochtones, les deux pays ont instauré des transformations progressistes dans leurs discours quant au traitement accordé à ces populations au sein du système de justice pénale. Cependant, ces transformations ne se reflètent que peu dans la situation des Autochtones qui entrent en contact avec l’administration de la justice. Ce mémoire cherche à mettre en évidence le décalage entre ces discours de reconnaissance et de réconciliation et les problèmes rencontrés par les populations autochtones dans les systèmes de justice pénale mexicain et canadien. Plus particulièrement, ce travail explique la manière dont le progressisme discursif des deux institutions judiciaires nie la violence coloniale vécue par les populations autochtones. De plus, nous proposons un cadre comparatif du discours de la reconnaissance des droits autochtones envisagé et mobilisé au Mexique et au Canada dans le domaine de la justice pénale. Pour ce faire, nous avons appliqué une méthodologie d’analyse de contenu des textes produits par les systèmes de justice pénale des deux pays ; une attention particulière a été accordée à certaines sentences prononcées par la Cour suprême de justice de chaque pays, sentences qui fixent la norme pour le traitement des personnes autochtones dans les tribunaux pénaux. Ainsi, ce mémoire constate que les discours de reconnaissance émis par le système de justice pénale au Mexique et au Canada ont peu d’influence réelle sur l’administration de la justice dans les cas impliquant des personnes autochtones ; mais que ces discours contribuent à la création de l’image de deux États qui se vantent d’avancer vers la réconciliation avec les peuples autochtones. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : peuples autochtones, justice pénale, Canada, Mexique, justice autochtone, politiques de reconnaissance.
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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 | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".