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Enregistrement W2614180919

JAILHOUSE INFORMANTS IN CANADIAN CRIMINAL COURTS

2017· article· en· W2614180919 sur OpenAlexaboutno aff
Olena Beshley

Notice bibliographique

RevueScholars Commons (Wilfrid Laurier University) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Deviance, and Social Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceCriminologyLawCriminal justiceSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Criminal justice systems in Canada and around the world have been established to deal with matters that require attention, punishment, and justice. An important function of criminal justice systems is the evaluation of evidence presented in the court of law. Evidence from jailhouse informants who testify that they have been privy to confessions of crimes is a contentious issue. Much of the scholarly literature available to date on wrongful conviction cases focuses on causes of insufficient and unreliable evidence obtained through different techniques and from different sources. Despite the high number of investigations into wrongful conviction cases, the subject of jailhouse informants has not yet been thoroughly explored as a leading cause of wrongful convictions in Canada. The current study employed a qualitative methodology in analyzing reported criminal cases that have used jailhouse informant’s testimony in order to find parallels with respect to cases, informants, and testimonies. The findings center on the credibility of evidence, the trustworthiness of informants, judicial cautions and the consequences that followed the use of such evidence. While jailhouse informants have been identified as a cause of wrongful convictions, there have been few studies that provide insight into these cases in Canada. The present study focuses exclusively on the influence of jailhouse informants (also known as in-custody informants) and their role and impact on decision-making in criminal trials. Further implications of the findings on potential miscarriages of justice are also discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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