Describing Dishonest Means: The Implications of Seeing 'Dishonesty' as a Course of Conduct or Mental Element and the Parallels with Indecency
Notice bibliographique
Résumé
Fundamental differences exist internationally and within over the definition of ‘dishonestly’ and the associated term ‘fraudulently’. In Australia and Canada a further concept of ‘dishonest means’ exists. This article critically examines the Australian High Court’s analysis of ‘dishonest means’ in Peters v The Queen by comparing it with the approach taken by the Canadian Supreme Court in R v. Theroux and R v. Zlatic. The definition of ‘dishonest means’ in Peters is also compared with the exposition of actus reus and mens rea set out in He Kaw Teh v. The Queen, and with similar issues faced by courts in defining acts of indecency. It is argued that in choosing to see ‘dishonest means’ as an element of actus reus, the High Court was mistaken in including the state of mind of the accused as a factor in the characterisation of acts as dishonest. Instead, those mental elements are best placed in the mens rea of an offence. This is because ‘dishonesty’ should be defined as based on either a moral standard or a failure to live up to community expectations. The analysis in Peters conflates these approaches. The complexity generated by Peters suggests that dishonesty is best seen as a purely mental element.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,101 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».