Positive Obligations and Criminal Justice: Duties to Protect or Coerce?
Notice bibliographique
Résumé
This chapter explores the relationship between criminal law, criminal process and human rights from a slightly different perspective. It demonstrates that while human rights may well be used to limit the excesses of security and law and order politics, the nature of the relationship between human rights and criminal justice cannot be captured alone by the view of rights as a limit on the coercive reach of the criminal law and criminal justice institutions. Increasingly, human rights, cast as positive rights, have resulted in claims for the extension of the criminal law, the creation of preventative duties or ‘protective policing measures’, for the intensification of policing and prosecution of sexual and violent crimes in particular, and threats to security or public protection in general. The story is a complex one which is intimately linked to the growing international acceptance of human rights as including positive rights, and hence a shift from a conception of rights as a limitation on State action to one which now views rights as demands for such action. The result is a process whereby the human rights of those subject to harm - such as the right to life, the right against torture, inhuman and degrading treatment, the right to private life, the right against discrimination, and the right to security - have now combined to create what I argue are most accurately described as coercive duties on the State to criminalize, prevent, police and prosecute harmful acts. We need to remain vigilant about how these positive duties are framed and deployed to legitimate such coercive action from the State.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,043 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».