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Enregistrement W2472677174 · doi:10.29173/alr184

Rationalizing Infanticide: A Medico-Legal Assessment of the Criminal Code’s Child Homicide Offence

2010· article· en· W2472677174 sur OpenAlexvenueno aff
Sanjeev Anand

Notice bibliographique

RevueAlberta Law Review · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHomicide, Infanticide, and Child Abuse
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepealCulpabilityHomicideCriminal codeCriminologyScope (computer science)LawInterpretation (philosophy)LegislatureCriminal lawPsychologyPolitical sciencePoison controlSuicide preventionMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article involves a discussion of the proper scope and interpretation of the Criminal Code provisions relating to the offence of infanticide. A review of the legislative history indicates that the biological rationale for the offence did not appear to have been scientifically established. Thus, despite the wording of the provision, the law of infanticide developed not from medical science, but instead as a way of dealing with unsatisfactory outcomes of homicide litigation directed at new mothers. In recent years, the medical rationale for infanticide has become less accepted and the trend has been to charge more mothers accused of killing their newborns with murder. This may be attributed, in part, because the conditions that created a sympathetic response to young women facing unwanted children in the past no longer exist. Nevertheless, it is asserted that the stress of child rearing should serve to reduce the culpability of some individuals who kill their children. Consequently, the author recommends a repeal of the current infanticide provisions, to be replaced by a more generally applicable defence of diminished responsibility applicable to not just biological mothers, but fathers and adoptive parents as well.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0090,002
Études des sciences et des technologies0,0040,016
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0070,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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