Notice bibliographique
Résumé
In criminal cases at common law, juries are permitted to convict on wholly circumstantial evidence even in the face of a reasonable case for acquittal. This generates the highly counterintuitive—if not absurd—consequence that there being reason to think that the accused didn’t do it is not reason to doubt that he did. This is the no-reason-to-doubt problem. It has a technical solution provided that the evidence on which it is reasonable to think that the accused didn’t do it is a different subset of the total evidence from that on which there is no reason to doubt that he did do it. It lies in the adversarial nature of criminal proceedings in the common law tradition that the subsets of the total evidence on which counsel base their opposing arguments are themselves different from and often incompatible with one another. While this solves the no-reason-to-doubt problem, it does so at the cost of triggering a second problem just as bad. It is the no-rival problem, according to which incompatible theories of the case based on incompatible subsets of the evidence cannot be rivals of one another. If neither party’s case contradicts the other’s then, by the burden of proof requirement, criminal convictions are impossible. Once having generated the dilemma, the object of the paper is to determine how it might be escaped.
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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 | 0,042 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,055 |
| Communication savante | 0,012 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».