Notice bibliographique
Résumé
The Safe Streets and Communities Act, like many other parts of the government’s crime agenda, relies on both prosecutorial discretion and a general judicial reluctance to strike down mandatory sentences. Successful Charter challenges to mandatory sentences are not impossible, as seen by Molloy J.’s recent decision in Smickle, but they will be difficult. In particular, the use of reasonable hypotheticals in section 12 analysis may be precluded by reliance on the assumption that longer mandatory sentences will not be applied when the Crown has the power to avoid such sentences by electing to prosecute the relevant crime by way of more lenient summary conviction procedures. Courts will the n be reluctant to review Crown elections as exercises of prosecutorial discretion. The Supreme Court will ultimately have to decide whether it wishes to maintain the level of judicial deference towards mandatory sentences that it has demonstrated in the past. This paper argues that a more traditional approach to proportionality that focuses on the relationship between particular crimes and punishment is more promising than newer approaches based on arbitrariness in relation to legislative purposes or gross disproportionality in the costs and benefits of legislative interventions, as conducted in the Insite case and Bedford. Following Smith and Ipeelee, a contextual approach to proportionality between crime and punishment that factors in offender characteristics should be taken rather than the more abstract approach taken in Morrisey. Should mandatory sentences be found to violate either section 7 or section 12 of the Charter, they will be difficult to justify under section 1. Policy analysis about the necessity and effects of mandatory sentences is best conducted under section 1 rather than within sections 7 and 12.
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,023 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».