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Enregistrement W2290184632

Comparative Reflections on Miscarriages of Justice in Australia and Canada

2015· article· en· W2290184632 sur OpenAlexaffabout
Kent Roach

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJudicial and Constitutional Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceAppealLegislatureLawParliamentAccountabilityScholarshipSupreme courtLaw reformEconomic JusticePolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article identifies comparative scholarship as a promising way to understand the causes of and remedies for wrongful convictions. The article starts by suggesting that a string of high-profile DNA exonerations and public inquiries examining their systemic causes have led to Canadian judges and prosecutors accepting the reality of wrongful convictions more readily than most of their Australian counterparts. The next part of this article suggests that Australian legislatures have been more active than the Canadian Parliament in regulating police and prosecutorial behavior that contributes to wrongful convictions. In turn, the Canadian judiciary has been more creative in responding to the causes of wrongful convictions than the Australian judiciary. This theme is carried over to the next part which examines Australian legislative innovations such as second appeals based on fresh and compelling evidence and mechanisms for courts to conduct their own inquiries. Except for some 2002 reforms to the petition procedure, most reforms in Canada have come from the courts. They include the Supreme Court of Canada hearing fresh evidence or remitting cases to Courts of Appeal to do so and the granting of bail pending petition decisions by the executive and judicial review of such decisions. Australia and Canada can learn from each other in order to ensure that both legislatures and courts respond to wrongful convictions and that, where appropriate, there be both systemic and individual accountability for wrongful convictions.

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)0,001
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 enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations28
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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