Improving Wrongful Conviction Review: Lessons from a Comparative Analysis of Continental Criminal Procedure
Notice bibliographique
Résumé
The study of wrongfuil conviction has yielded much evidence outlining that factors such as mistaken identification, false confessions, unsavoury informants, and misconduct on the part of the prosecution, defence, and police, inter alia, are causes of wrongfuil conviction common to most, if not all, criminal justice systems. Despite the resurgence of scholarly and popular interest in the phenomenon of wrongful conviction, there are a number of gaps in our knowledge and there is little scholarship available that addresses the subject of this article.In this article, the author addresses the question posed by Professor and Dean of Social Ecology (University of California — Irvine) C. Ronald Huff: "Are some criminal justice systems more likely to produce wrongful convictions than others?" The author undertakes a comparative study of criminal procedure in France and Germany in order to critique and appraise the Canadian approach to wrongful conviction review. He argues that incorporating specific elements of Continental practice into our domestic procedures would substantially increase and improve the opportunities for correcting miscarriages of justice in Canada.
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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 | 0,143 | 0,340 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».