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Enregistrement W2112666138 · doi:10.1177/1462474510376139

Remorse and the production of truth

2010· article· en· W2112666138 sur OpenAlexaffabout
Joane Martel

Notice bibliographique

RevuePunishment & Society · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemorseConfession (law)Punishment (psychology)PrisonCriminologyLawVerdictCriminal lawPsychologyPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reflects on the confession as a traditional focal point of criminal law and penal theories. Specifically, it questions the privileged status traditionally conferred to the confession within the hierarchy of legal proof and punishment as a remnant of Christian influence which should be made visible. This reflection draws on the case of Robert Latimer, one of the few judicial cases historically to have polarized Canadian public opinion. After serving seven years in a federal penitentiary for the ‘mercy killing’ of his 12-year-old severally handicapped daughter, Saskatchewan farmer, Robert Latimer, was denied day parole by the National Parole Board of Canada on 5 December 2007. Despite in-prison psychological and parole reports confirming Latimer’s low risk to reoffend, parole board members denied his request on the apparent sole basis that he had not developed sufficient remorse. This case highlights how remorse, as a particular discursive transaction, is an obligatory passage point or an oral corroboration indispensable to complete the written demonstration (i.e. psychological and parole reports) of an offender’s successful integration of the ‘truth’ about her and her crime. Hence, remorse may constitute the only valuable way for offenders to re-take their place within the ritual of ‘Truth’ production.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,037
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations23
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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