L'admission des confessions et le risque d'erreur judiciaire : toute vérité est-elle bonne à dire ?
Notice bibliographique
Résumé
L'étude de notre common Law révèle que les tribunaux canadiens et anglais ont constamment été appelés à décider de l'admissibilité d'éléments de preuve impliquant la participation de l'accusé à la détermination de sa culpabilité. Qu'il s'agisse des confessions obtenues auprès d'un suspect lors de l'interrogatoire policier, ou du témoignage rendu par un accusé dans le cours du processus judiciaire (par exemple lors du procès d'un complice ou d'un premier procès dont le verdict a été annulé par la cour d'appel), on constate que l'État a régulièrement tenté de prouver la culpabilité d'un accusé par le biais de ses propres aveux. On tente généralement de justifier le recours à cette méthode d'obtention de la preuve en invoquant que les aveux faits par un accusé sont de loin la meilleure preuve de sa culpabilité et donc, qu'ils aident le juge des faits à découvrir la vérité. Il appert toutefois qu'au fil des années, l'État a souvent abusé de ce pouvoir et que des condamnations ainsi obtenues l'ont parfois été au mépris des droits des accusés, notamment le droit à un procès juste et équitable et le droit encore plus fondamental de ne pas être contraint à fournir contre sa volonté une preuve de nature à établir sa culpabilité dans son propre procès. De plus, les nombreuses erreurs judiciaires mises à jour au cours de dernières années au Canada démontrent clairement que des verdicts de culpabilité ont aussi été erronément prononcés contre des accusés sur la foi de confessions qui se sont révélées plus tard être fausses. Pour cette raison, il apparaît important de déterminer si ce moyen de preuve est toujours légitime aujourd'hui, en regard de deux des grandes théories du droit pénal: la «théorie de la gestion des risques» et la «théorie de la justice» ou de l'équité du procès. De façon plus générale, cette étude cherche à répondre à la question suivante: en droit criminel canadien, la fin (recherche de la Vérité) justifie-t-elle tous les moyens employés pour la découvrir?
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,037 |
| Communication savante | 0,021 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».