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Enregistrement W1480764717 · doi:10.51644/9781554581573

Crime and Criminal Justice in Europe and Canada

2006· book· en· W1480764717 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHonourDoctrineCriminologyCriminal justiceLawPolitical scienceCriminal lawPunishment (psychology)Economic JusticeInsanityTheory of criminal justiceSociologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How is modern-day thinking about crime different from that of previous centuries? What are the similarities and differences in attitudes and systems between the civil and common law societies of Europe and North America? These and other questions were addressed at an international conference on crime and criminal justice at The University of Calgary attended by historians, professors of law, judges, and criminologists. The essays in Part I consider the evolution of criminal law doctrine, and those in Part II analyse the theory and measurement of crime in the past and at present. Parts III and IV examine the courts and prosecution, and Part V assesses the historical roots of the insanity defence and the theory and practice of punishment. The volume will be of interest, across national boundaries, to historians, sociologists, social workers, lawyers, and persons involved in the administration of justice as well as the general reader concerned about civil rights, social values, and justice. The eighteen contributors include F.H. Baker, J.M. Beattie, W.A. Calder, T.C. Curtis, D. Hay, H. Diederiks, A. Lachance, His Honour W.G. Morrow, A. Soman, and S. Verdun-Jones.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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