MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2270115274

R v Campbell: Rethinking the Admissibility of Rap Lyrics in Criminal Cases

2016· article· en· W2270115274 sur OpenAlexaffabout
David M Tanovich

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw in Society and Culture
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLyricsRelevance (law)Supreme courtRace (biology)Value (mathematics)CriminologyCriminal trialLawPolitical sciencePhenomenonCriminal justicePsychologySociologyGender studiesEpistemologyLiteraturePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

R v Campbell is one of the few cases in North America to exclude rap lyrics as evidence of guilt in criminal cases. Unlike in Canada, the issue of criminalizing rap has received considerable attention in the United States. This article begins by documenting the Canadian experience. It is a response to the call for research by two leading American scholars on the phenomenon of putting rap on trial, Professors Charis Kubrin and Erik Nielson. After documenting and discussing 36 Canadian cases, the article examines the Supreme Court of Canada decision in R v Simard and the two leading trial decisions R v Campbell and R v Williams. Generally speaking, the Canadian cases have failed to apply a culturally competent lens when assessing probative value and, to address the relevance of race and bias, when assessing prejudicial effect. The article urges our courts to put the rap back in rap by taking a culturally competent and critical race approach to admissibility.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSSRN Electronic JournalMême sujetLaw in Society and CultureTravaux en français237 207