Les rapports de force lors des négociations des plaidoyers de culpabilité. Analyse du point de vue des avocats de la défense
Notice bibliographique
Résumé
Le présent article cherche à décrire et à comprendre les rapports de force entre les avocats de la défense et les procureurs de la Couronne lors des négociations des plaidoyers de culpabilité. S’appuyant sur la théorie de l’acteur stratégique (Crozier et Friedberg, 1977) et sur la manière dont le pouvoir et l’incertitude régulent les interactions, il s’intéresse à la manière dont certaines caractéristiques des causes criminelles sont utilisées par les avocats de la défense dans leurs rapports de force avec les procureurs lors de ces négociations. À la suite d’entrevues semi-dirigées menées auprès de douze avocats de la défense exerçant au palais de justice de Montréal, il est apparu que quatre éléments (la gravité et le type de crime, le nombre de chefs d’accusation, le temps écoulé depuis le début des procédures, la médiatisation d’une cause) pouvaient avoir des effets différents sur leurs rapports de force avec les procureurs de la Couronne. L’article met en évidence la manière dont les rapports de force peuvent varier selon certains éléments de la cause et comment ces éléments sont utilisés et perçus différemment par les avocats.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».