Notice bibliographique
Résumé
What would a jurisprudence of sentencing that was induced from the experience of punishment, rather than deduced from the technocracy of criminal justice, look like? Rather than focusing narrowly on the question of quantum, such a jurisprudence would be concerned with the character and quality of punishment. A fit sentence would account for pain, loss, estrangement, alienation, and other features of the offender’s aggregate experience of suffering at the hands of the state in response to his or her wrongdoing. This would be a broader, more resolutely political conception of criminal punishment. This article shows that the jurisprudence of the Supreme Court of Canada has nudged the law in precisely this direction, calling on judges to think about sentencing in ways better attuned to the lived experience of punishment. In judgments concerning police misconduct, collateral consequences of a sentence, and delayed parole, the Court has recognized the salience of pain and hope to the task of sentencing, firmly establishing that proportionality – the guiding measure of a fit sentence – is an indelibly individualized concept that must be calibrated to the real effects of the criminal process and proposed sentence on the life lived by the offender. With this, we can begin to imagine new possibilities in our sentencing practices and must conceive of the essential legal and ethical task of the sentencing judge in new terms: an imaginative engagement with the lives of those that they punish.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».