Reforming Homicide Law to Separate Guilt from Sentence: An International Gloss
Notice bibliographique
Résumé
This article argues that Canadian homicide law is handicapped by trying to combine two contradictory approaches. In general, Canadian criminal law adopts the approach of setting out relatively rigid rules for determining guilt or innocence. That is, the Criminal Code sets out particular offences, and if the elements of an offence can be proven, then failing the presence of any defence (also relatively rigidly defined), any accused will be found guilty. The question of guilt or innocence is not individualized to the circumstances of the offender. On the other hand, sentencing decisions adopt exactly the opposite approach, and are made on the assumption that it is necessary to individualize each separate decision.\nBecause first- and second-degree murder have mandatory sentences but the sentencing for manslaughter is flexible, the "guilt or innocence" question is simultaneously a sentencing decision. This approach therefore commits us to doing simultaneously two tasks to which we normally take diametrically opposed approaches. It is no surprise that difficulties should arise.\nDrawing on the experience of a number of other countries with homicide law, defences, and sentencing, the author argues that the relatively simple step of abolishing the mandatory sentence for second-degree murder would resolve a number of inconsistencies and inelegancies in our law.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,018 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».