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Enregistrement W2020489753 · doi:10.7202/1000785ar

Rethinking Criminal Responsibility for Poor Offenders: Choice, Monstrosity, and the Logic of Practice

2011· article· en· W2020489753 sur OpenAlexaffvenueabout
Marie-Ève Sylvestre

Notice bibliographique

RevueMcGill Law Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPraxisDoctrineAgency (philosophy)SociologyRetributive justicePunishment (psychology)AsidePower (physics)Sociological theoryOrder (exchange)LawLaw and economicsCriminal lawEconomic JusticeCriminologyPolitical scienceEconomicsSocial scienceSocial psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In theory and in discourse, Canadian criminal law insists on the importance of free will, choice, and difference in order to hold someone criminally responsible and to legitimize punishment. Yet legal doctrine is constructed and applied in a very technical and descriptive manner that usually casts aside practical considerations, proceeds on utilitarian grounds, and simplifies what it means to be free, rational, and different. Recent proposals to strengthen or to eliminate the retributive model (e.g., to include in the analysis considerations such as socio-economic disparities and power differential or to definitely shift the discourse toward utilitarian considerations) still rely on assumptions about agency, liberty, and equality that are grounded in contested sociological evidence. As a result, their capacity to promote concrete reform is limited. In this paper, the author draws from the works of Bourdieu and other praxis theorists and argues that their research could shed new light on our understanding of choice and difference—two essential components in the assessment of responsibility. The author concludes by showing what criminal law theory could look like, especially in the case of poor offenders, if reformers were to consider such sociological evidence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0140,221
Communication savante0,0150,016
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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