Progressive Reforms or Maintaining the Status Quo? An Empirical Evaluation of the Judicial Consideration of Aboriginal Status in Sentencing Decisions
Notice bibliographique
Résumé
Government statistics and empirical research have long documented the fact that Aboriginal people account for a much higher proportion of Canada's inmate population than would be expected by looking at their relative proportion in the general population. In spite of this increasing focus on overrepresentation, there has been little documented change in Aboriginal incarceration rates. Section 718.2(e) was added to the Criminal Code to encourage judicial consideration of alternatives to incarceration, with particular attention to the circumstances of Aboriginal offenders. To evaluate the impact of section 718.2(e), the current study examined 691 randomly sampled sentencing decisions from the Quicklaw database to determine the extent to which Aboriginal status was correlated with judges’ sentencing decisions relative to other legally relevant factors that have traditionally guided sentencing. Hierarchical logistic regression analyses indicated that Aboriginal status did not significantly predict the likelihood of receiving a custodial or non-custodial disposition relative to aggravating and mitigating factors or sentencing objectives cited by judges. Rather, several aggravating and mitigating factors cited by judges, including offence seriousness, prior criminal history, and the plea of the offender were significantly related to sentencing decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».