Notice bibliographique
Résumé
In Philip K. Dick’s short story Minority Report, the institution of Precrime punishes people with imprisonment for crimes they would have committed had they not been prevented. With Dick’s allegorical inspiration, the authors of Criminal Law and Precrime: Legal Studies in Canadian Punishment and Surveillance in Anticipation of Criminal Guilt posit that recent developments in Canadian law indicate a trend toward imposing punitive measures at increasingly earlier stages of the prosecutorial process. The result is a potentially new field of criminal management that could be characterized as "precrime"—particularly the use of the law as a technology of surveillance and prevention since "terror" became a justification for intervention. The authors note that as risk management logics (based in actuarial sciences) have shifted to precautionary ones (based in administrative sciences), the law has responded by developing techniques in the arena of criminal regulation in light of the "war on terror": the need to ensure security, the proliferation of digital data, and the development of drones, social networking, and cloud storage to gather personal data. The authors view shifts in criminal investigation; the substantive criminal law of sexual expression, conduct, and work; and civil forfeiture as emblematic of precrime populism. The unifying theme of these techniques is that they occur prior to state-identified crime, arise out of a precautionary philosophy, and seek to presume (or circumvent) criminality. The book is a provocative read for scholars and students in criminal law, policing, and surveillance, as well as for those interested in how areas of law, such as immigration, health, and anti-terrorism, are mobilizing the logics of risk and surveillance in new ways that emphasize precaution. The authors invite legal scholars to place the analytical lens of precrime on criminal and regulatory practices in Canada as well as other Western nations across the globe.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».