Sentencing the corporate offender: Legal and social issues
Notice bibliographique
Résumé
Introduction - so what does 'and society' mean?, Cyrus Tata. Part 1 The International Movement Towards Transparency and 'Truth in Sentencing': Getting tough on crime - the history and political context of sentencing reform developments leading to the passage of the crime act, Judith Greene; A sentencing matrix for Western Australia - accountability and transparency or smoke and mirrors?, Neil Morgan; Mandatory sentences - a conundrum for the new South Africa?, Dirk van Zyl Smit; Are guided sentencing and sentence bargaining incompatible? - perspectives of reform in the Italian legal system, Grazia Mannozzi; Legislation and practice of sentencing in China, Liling Yue; Sentencing reform in Canada - who cares about corrections?, Mary E. Campbell. Part 2 The Truth About Public and Victim Punitiveness - What do we Know and What do we Need to Know?: Public knowledge and public opinion of sentencing, Mike Hough and Julian V. Roberts; Crisis and contradictions in a state sentencing structure, B. Keith Crew, Gene Lutz and Kristine Fahrney; Harsher is not necessarily better - victim satisfaction with sentences imposed under a 'truth in sentencing' law, Candice McCoy and Patrick McManimon Jr. Part 3 Measuring Punishment - Conceptual and Practical Problems and Resolutions: European sentencing traditions - accepting divergence or aiming for convergence?, Andrew Ashworth; What's it worth? - a cross-jurisdictional comparison of sentence severity, Arie Frieberg; Sentencing burglars in England and Finland - a pilot study, Malcolm Davies, Jukka-Pekka Takala and Jane Tyrer; A new look at sentence severity, Brian J. Ostrom and Charles W. Ostrom; Desert and the punitiveness of imprisonment, Gavin Dingwall and Christopher Harding; The science of sentencing - measuring theory and von Hirsch's new scales of justice, Julia Davis; Scaling punishments - a reply to Julia Davis, Andrew von Hirsch; Scaling punishments - a response to von Hirsch, Julia Davis. Part 4 Reason
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».