Examining Good Character as a Mitigating Factor in Canadian Sentencing
Notice bibliographique
Résumé
China has long been sceptical on mitigating sentences based on the offender's good character, while good character mitigation is widely accepted in Canada.This study was to examine the justification of good character mitigation in Canada so that China can better face the future choice in sentencing: whether to consider good character a mitigating factor.Through examining the use of good character in Canadian sentencing practice, the justification of good character mitigation in Canada has been questioned.A three-part argument has been put forward to support the removal of good character as a mitigating factor in Canada: first, the workability of the very concept of -good character is low; second, theoretical basis for mitigating sentences on good character is problematic; third, the present practice contributes to a form of status-based discrimination.This study shows that the justification of good character mitigation is not as strong as we have expected it to be.Even in Canada, a country which has good character mitigation with a long history, the consideration of good character as a mitigating factor needs further discussion.The adoption of good character mitigation in China should be more cautious.Last but not least, to my husband, Liezhou Zhu, who took good care of me while I was busy on my thesis writing.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».