The Standard of Proof for Redressing Wrongful Convictions - A Comparative Study with Case Analyses
Notice bibliographique
Résumé
Instances of wrongful conviction have the nature of universality and latency. The determination of wrongful conviction has the nature of ambiguousness and antagonism. The facts behind a case of wrongful conviction are not always black-and-white; sometimes there is a grey zone, meaning that there is no way to determine with accuracy whether the defendant is guilty or not. As a result, the rectification of wrongful conviction becomes very difficult. In the case of Hugejiletu, for example, although the true perpetrator came out in 2005, the wrongful conviction had not been corrected by the court until the end of 2014. Therefore, the standard of proof for redressing wrongful convictions needs to be clarified. Through case analyses of the standard in USA, UK and Germany, we can see that the standard for redressing wrongful convictions are different from the standard for convictions, with the former being generally lower than the latter. We should restate the standard of proof for redressing wrongful convictions in Chinese criminal proceedings, and make distinctions between the standard for starting a retrial, the standard for redressing a wrongful conviction, and the standard for awarding a state compensation.
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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 | 0,103 | 0,306 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».