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Enregistrement W2406638244

The Challenge for Cause Procedure in Canadian Criminal Law

2016· article· en· W2406638244 sur OpenAlexaffabout
Regina A. Schuller, Caroline Erentzen

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJury Decision Making Processes
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresumptionJuryPrejudice (legal term)LawHumanitiesPolitical scienceJury selectionCriminologyPsychologyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a longstanding presumption in Canadian law that jurors will act impartially in carrying out their duties, but this presumption may be challenged when the defendant is a member of a racialized minority group. In those circumstances, the defence may initiate a challenge for cause procedure, wherein potential jurors are questioned about their ability to set aside any racial prejudice and judge the case solely on the evidence. Although the challenge for cause procedure has been in place for some time, little attention has been given to the process and whether it in fact effectively screens for juror bias. This article provides an overview of the challenge for cause procedure, with particular attention to race-based challenges, as well as psychological research assessing the effectiveness of the procedure. Reference is made to the authors’ analysis of actual jury selection proceedings in which the challenge procedure was invoked. The data revealed that, although only a small percentage of potential jurors admitted to potential prejudice in open court, many more were excluded by triers and counsel. En el derecho canadiense existe la presunción antigua de que los jurados actúan de forma imparcial al desarrollar sus funciones. Sin embargo, esta presunción se puede cuestionar cuando el acusado pertenece a una minoría racial. En esas circunstancias, la defensa puede iniciar un procedimiento de impugnación del jurado en el que se interroga a los potenciales miembros del jurado sobre su capacidad para dejar de lado cualquier prejuicio racial y basarse únicamente en evidencias para juzgar el caso. A pesar de que la impugnación del jurado es un tema que ha estado de actualidad durante algún tiempo, se ha prestado poca atención al proceso y si realmente se detectan de forma efectiva sesgos dentro del jurado. Este artículo proporciona una visión general del procedimiento de impugnación del jurado, prestando especial atención a las impugnaciones basadas en la raza, así como de la investigación psicológica para evaluar la eficacia del procedimiento. Se hace referencia al análisis de las autoras de los procesos de selección del jurado en los que se invocó la impugnación del jurado. Los datos revelaron que, aunque sólo un pequeño porcentaje de los posibles miembros de jurado admitieron un prejuicio potencial de forma pública, jueces y abogados excluyeron a muchos más. DOWNLOAD THIS PAPER FROM SSRN: http://ssrn.com/abstract=2756034

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0260,017
Communication savante0,0140,004
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2016
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