Taking Organizations Seriously: Responsible Agency, Organizations and the Criminal Law
Notice bibliographique
Résumé
In the post-Enlightenment period, Anglo-American criminal law has been applied with increased force, and an ever expanding scope, to collective actors like corporations and other organizations. Recent scholarship has focused on developing “truly organizational” bases of liability that break with the conventional approach of imputing individual conduct to an organization and instead analyze culpable conduct and intent in a way that reflects the distinct and independent capacity of organizations to pursue their interests or goals collaboratively. In 2004, Canada enacted amendments inspired by these ideas in the hope they would lead to more effective criminal enforcement against organizations. Twelve years later, however, the promise of Bill C-45 is largely unfulfilled. In this thesis, I explore how much of this failure of law reform to deliver transformational change is attributable to an individualist bias that permeates how we think about what it means to be responsible and how this then shapes the responsibility ascription process. Using an analytical framework that combines criminal law theory with selected aspects of rational-structural theory and organization culture, I suggest that a promising way forward may lie in reframing the essential qualities required to be a subject of the criminal law in a way that captures the unique attributes that make organizations different from individuals. The resulting organizational concept of responsible agency allows for an integration of organizational reality into how we assess organizational culpability while keeping the ambit of criminal liability within the limits of what is practicable and fair. This better aligns with the spirit of Bill C-45: to impose criminal liability in a way that takes organizations – and their crimes – seriously.
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 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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,067 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| 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 ».