Sidestepping Deference: How United States v. Ressam Encourages Overly Stringent Review of Sentencing Decisions
Notice bibliographique
Résumé
Ahmed Ressam, an Algerian national, traveled from France to Montreal in 1994 "using an illegally altered French passport."8 Although Canadian authorities intercepted him, "[a] moratorium on deportations from Canada to Algeria" permitted Ressam to remain in Canada.9 In 1998 he traveled to Afghanistan under a fake name and underwent terrorist training in light weapons, explosives, sabotage, and urban warfare.10 He returned to Canada in 1999 under directions to attack American interests before the end of the year; he chose to target LAX, one of the busiest American airports.11 In November 1999, Ressam traveled from Montreal to British Columbia, where he prepared explosives for the LAX bomb and hid them along with other explosive components in the wheel well of a rental car's trunk.12 He then entered the United States with the rental car via ferry from British Columbia to Port Angeles, Washington.13 When customs inspectors searched the car upon his arrival in Port Angeles, Ressam fled and "attempted to carjack a vehicle" before the inspectors apprehended him and discovered the hidden explosives.14 After a jury convicted him on "nine counts relating to his attempt to carry out an act of terrorism transcending a national boundary," Ressam agreed to cooperate with U.S. law enforcement officers investigating terror-related activities in exchange for a potential downward adjustment of his sentence.15 Ressam provided information leading to a twenty-four-year prison sentence for Mokhtar Hauoari, one of Ressam's co-conspirators, 16 and the
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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 | 0,029 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».