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Enregistrement W2264764557

Ignorance of Law, Criminal Culpability and Moral Innocence: Striking A Balance Between Blame and Excuse

2002· article· en· W2264764557 sur OpenAlexaboutno aff
Kumaralingam Amirthalingam

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Law and Evidence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminal lawLawIgnoranceExcuseCulpabilityPolitical sciencePhilosophy of lawJurisprudenceMaximCivil law (Civil law)BlameMistakePublic lawPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ignorance of law rule, embodied in the maxim ignorantia juris non excusat, occasionally conflicts with the fundamental tenet of the criminal law that the morally innocent should not be penalised. It is argued that this rule needs to be reformulated so that reasonable ignorance of law is not excluded as a relevant consideration in criminal matters. A comparative approach is adopted and the discussion is primarily based on the laws of Australia and England with some reference to Canadian and United States jurisprudence. The Penal Code's apparent unequivocal rejection of ignorance of law as a defence has the consequence that local courts have had almost no opportunity to consider the ignorance of law rule and possible exceptions thereto, apart from merely reaffirming that mistake of law is not a defence. The comparative analysis suggests that the ignorance of law rule, while still applicable, has been whittled by several exceptions, the broad thrust of which is that a person who is reasonably ignorant of the law is in fact morally innocent and not deserving of criminal punishment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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