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Enregistrement W1759440862 · doi:10.60082/2563-8505.1054

Hierarchies of Harm in Canadian Criminal Law: The Marijuana Trilogy and the Forcible “Correction” of Children

2004· article· en· W1759440862 sur OpenAlexaffabout
Janine Benedet

Notice bibliographique

RevueSupreme Court law review · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw, Rights, and Freedoms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmLawSupreme courtCriminal lawPolitical scienceFoundation (evidence)Harm principleCriminologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the Supreme Court of Canada’s use of the concept of “harm” in its decisions in R. v. Malmo-Levine, which upholds the criminal prohibition on marijuana possession, and Canadian Foundation for Children, Youth and the Law v. Canada (Attorney General), which upholds the reasonable correction defense for parents and teachers charged with assaults against children in their care. The author argues that these decisions employ contradictory characterizations of the role of harm in determining the proper scope of the criminal law. Although the majority in Malmo-Levine cites protecting vulnerable groups from harm as a valid purpose of the criminal law, the Court fails in Canadian Foundation to adequately consider how the reasonable correction defense in fact perpetuates the harms children suffer as a result of socially accepted physical discipline. Further, the Court suggests in Malmo- Levine that conduct causing only trivial harm within the de minimis range cannot legitimately attract criminal sanction, but the n claims in Canadian Foundation that the reasonable correction defense is necessary to prevent families from being torn apart when parents are charged with assault for trivial touchings. The author supports the Court’s decision in Malmo-Levine, but argues that its reasoning in Canadian Foundation ignores discrimination against a vulnerable group.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0250,031
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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