Assisting the Factually Innocent: The Contradictions and Compatibility of Innocence Projects and the Criminal Cases Review Commission
Notice bibliographique
Résumé
The Criminal Cases Review Commission (CCRC) was the first publicly funded body created to investigate claims of wrongful conviction, with the power to refer cases to the Court of Appeal. In other countries, such as Australia, Canada and the United States, many regard the CCRC as the optimal solution to wrongful conviction and, for years, Innocence Projects in these countries have called for the establishment of a CCRC-style body in their own jurisdictions. However, it is now Innocence Projects which are being introduced in England and Wales to try to assist applicants who are innocent but convicted. This article reviews why the CCRC was created, discusses the role of factual innocence within this body and within the criminal justice system generally and explores why Innocence Projects are being created in England and Wales, despite the presence of the CCRC. It explains how these different organizations may work together to assist factually innocent people who have been wrongly convicted, and the role Innocence Projects may play generally in criminal justice reform and legal education.
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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 | 0,204 | 0,325 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,042 |
| Communication savante | 0,045 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».