Regulating Unreliable Evidence: Can Evidence Rules Guide Juries and Prevent Wrongful Convictions
Notice bibliographique
Résumé
Recent years have seen increasing concern over the prevalence of wrongful convictions in Canadian criminal courts. This concern is particularly pronounced in jury trials, as jurors are untrained and often lack the familiarity, experience and knowledge required to evaluate evidence of doubtful reliability. Research has suggested that three forms of evidence - eyewitness identification, confessions and jailhouse-informant testimony -pose particular reliability concerns in jury trials. The special problem, common to all three, is the tendency of jurors to overlook the factors that make them unreliable. Canadian criminal evidence law purports to address this problem, but the author argues that the law has hardened into a rigid set of category-based rules that are not particularly conducive to protecting the innocent. Rules that exclude unreliable evidence, as well as rules providing for cautionary instructions or expert testimony on its frailties, all have a place in controlling the risk of wrongful convictions. The author argues that these options should not be treated as strict alternatives. This paper begins with a discussion of the existing approach to eyewitness identification, confessions and jailhouse-informant testimony. It then offers a discussion of the two basic choices that underlie these rules, with each choice involving difficult trade-offs. The "method" choice asks whether educating a jury about the dangers of these types of unreliable prosecution evidence is preferred over limiting a jury's adjudicative freedom. The "knowledge" choice asks whether courts should allow experts to speak to the jury's misguided beliefs, or whether judges should use their own experiences in instructing and cautioning juries. The author is critical of evidentiary rules that are too rigid, and she suggests a flexible regulatory scheme for dealing with these unreliable forms of evidence. She argues that a blend of educating and limiting strategies, and of expert and judicial knowledge, will bring an effective balance that protects the innocent without unduly hindering prosecutors. The author ultimately proposes three approaches that should ground a spectrum of safeguards against the problem of evidentiary unreliability: judicial exclusion of unreliable evidence, jury education about the frailties of evidence associated with wrongful convictions, and the use of expert evidence when judicial instruction would be inadequate.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».