A Three-dimensional Perspective on Wrongful Convictions in Israel: Organizational-Forensic, Psychosocial and Practical
Notice bibliographique
Résumé
It is difficult to find an injustice committed against the citizen by the state that is greater than the conviction of an innocent person. At this stage, it may be tentatively stated that the phenomenon is not insignificant. This theoretical article describes the various aspects of the criminal justice system associated with the undesirable outcome of wrongful convictions. The paper reviews a series of organizational and forensic aspects that could bring about a bias in investigation of the legal truth. Furthermore, a number of psychosocial aspects relating to wrongful convictions, followed by practical aspects are described and discussed. It appears that on the practical level the phenomenon cries out for changes in the law enforcement system (e.g. implementation of the US Innocence Project or the biometric databank) and the need for empirical investigation. It appears that there is still a long way to go before a full understanding can be obtained of wrongful convictions and their prevention. One way or another, the authors are of the opinion that greater academic and public importance should be assigned to the question of wrongful convictions and perhaps turn the issue of truth and falsehood in criminal law into a theoretical and research field in its own right.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,023 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».