Conflicting Stories and Reasonable Doubt: Variations on W. (D.)'s Theme
Notice bibliographique
Résumé
Whether the guilt of an accused has been proven beyond a reasonable doubt is always a difficult issue, particularly so when the accused has testified. There is little difficulty when an accused's exculpatory testimony is accepted by the trial judge, since that of course leads unambiguously to an acquittal. More complex is the situation where a trial judge does not simply accept the accused's version of events — that is, most of the time. In those circumstances, trial judge must embark down the twisty road of deciding whether disbelieved testimony can nonetheless result in an acquittal, or alternatively whether an acquittal must still result from some other reason.\nThe primary guidance in these circumstances is the Supreme Court of Canada's decision in R. v. W. (D.). In addition, though, a number of recent court of appeal decisions in several provinces have added guidance on applying those rules in various circumstances. These decisions show the delicate balancing that is necessary to, on the one hand, permit reasonable inferences, but on the other continue to respect the need to require that convictions not occur without proof of guilt beyond a reasonable doubt.
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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 | 0,013 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,041 |
| Communication savante | 0,010 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».