Tickets … and More Tickets: A Case Study of the Enforcement of the Ontario Safe Streets Act
Bibliographic record
Abstract
Les réglementations visant des comportements antisociaux se multiplient dans les sociétés occiden tales, mais il existe peu d’analyses statistiques, en particulier au Canada, sur les façons dont celles-ci sont appliquées. Dans cet article, nous présentons une étude que nous avons réalisée sur l’application, à Toronto, de la Loi sur la sécurité dans les rues de l’Ontario. Nous montrons que, de 2000 à 2010, le nombre de contraventions liées à cette loi a augmenté de 2 000 pour cent, et que la plupart de ces contraventions ont été données à des itinérants. De plus, cette augmentation n’est le résultat ni d’une augmentation des taux de criminalité, ni d’une augmentation des pratiques de sollicitation agressives, ni de plaintes généralisées de la part de commerçants ou de citoyens, ni de la réaction de la police aux agissements de gangs de rue, ni d’une volonté de générer plus de revenus. Nous avançons donc que de telles réglementations visant des comportements antisociaux sont en fait des mesures peu judicieuses et inappropriées adoptées en réaction à la présence bien visible des itinérants.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".