Terror in the Justice System: Effects of Defendant Race and Religion on Juror Decision-Making in a Criminal Trial
Notice bibliographique
Résumé
New Canadian anti-terror legislation was passed in 2015, expanding the scope of criminal offences to include advocating or promoting terrorism offences in general.This study explored juror perceptions of the applicability of this law by having participants read a trial transcript involving this charge in which the defendant's race (Black/White/Arab) and religion (Christian/Muslim/undisclosed) were manipulated.Participants provided a guilty/not guilty verdict, then answered a brief questionnaire on attributions of the defendant's actions and stereotypes held by the Canadian public.Results demonstrated that two attribution measures, defendant stability and defendant responsibility, were related to verdict outcome.Of note, at middling levels of defendant responsibility, the defendant's religion influenced verdict outcome, leading to more guilty verdicts for Muslim defendants.Furthermore, although defendant religion only showed a weak effect on verdict outcome, results indicated that this might operate via stereotypes of the defendant's religious group.Additionally, at some levels defendant stability and defendant responsibility were related to the strength of the effect produced by stereotypes of the defendant's religious group.Although White Canadians received lower stereotype ratings than Black or Arab Canadians, White defendants received more internal ratings of attribution than either Black or Arab defendants.Muslim Canadians received higher stereotype ratings than Christian Canadians and Canadians with no disclosed religion, and Muslim defendants' actions were perceived as less stable than Christian defendants or defendants with no disclosed religion.Finally, there was no direct effect of defendant race on verdicts.While no significant effect was found of racial bias, the results demonstrate important biases that may influence juror decisionmaking in anti-terrorism trials.Most deservedly, I will begin with a heartfelt thank you to Dr. Evelyn Maeder.The success of this project has relied utterly on her support, assistance, and amazing patience.She has been nothing short of a phenomenal presence through my years at Carleton University.I would also like to thank Dr. Craig LethSteensen and Dr. Andrew Smith, whose assistance in plotting the statistical analyses present in this project was exemplary.Lastly, I would like to thank each and every member of the Legal Decision-Making Lab, who have taught me much in our meetings, and whose company made the journey all the better.
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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 | 0,007 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».