The Agony of Injustice: The Adversarial Trial, Wrongful Convictions and the Agon of Law
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the relationship between the adversarial legal system and wrongful convictions. Understanding the shortcomings of legal procedure as a contest, (especially in cases involving marginalized defendants), can be illuminated through a critical agonal analysis that reveals power imbalances and rule breaking. The paper addresses the trial of William Mullins-Johnson, a Canadian aboriginal man who spent 12 years incarcerated for a crime that never took place. The court is examined as an agonal space of contestation where victory in the adversarial trial is equated with factual, actionable truth. The analysis invokes the critical theory of agonism prefigured in Foucault’s under-explored theory of power as a ‘clash between forces.’ Although the adversarial system is premised on the value of fair play, the winner-loser structure can invite rule-breaking and violations of due-process to the gross disadvantage of the accused thereby reproducing forms of systemic discrimination and horrific miscarriages of justice. The aim of the study is not to provide a full synopsis of the Mullins-Johnson case but to suggest that agonistic theory can make critical contributions to understanding of the relation between adversarial legal contests and wrongful convictions.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| 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 | 0,006 | 0,034 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».