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Enregistrement W2946873475 · doi:10.29173/alr2564

Instrumental Rationality and General Deterrence

2019· article· en· W2946873475 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Colton Fehr

Notice bibliographique

RevueAlberta Law Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Law and Evidence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of OxfordOffice of National Drug Control Policy
Mots-clésArbitrarinessSupreme courtRationalityCharterDeterrence (psychology)LawDeterrence theoryPolitical scienceLaw and economicsSociologyPhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Supreme Court of Canada concluded in R. v. Nur that the use of general deterrence in sentencing is not “rationally connected”to its objective of lowering crime levels. Although this conclusion was drawn in the Charter section 1 context, its logic applies with equal force at the section 7 stage of analysis. As a law bearing no rational connection to its purpose is arbitrary, the author contends that judicial reliance on general deterrence in sentencing runs afoul of section 7 of the Canadian Charter of Rights and Freedoms. This conclusion is significant not only because it would forestall judicial use of general deterrence, but also for what it reveals about the relationship between the instrumental rationality principles. Commentators maintain that the Supreme Court’s “individualistic” approach to instrumental rationality resulted in the arbitrariness principle becoming subsumed by overbreadth. Yet, challenging the general deterrence provisions with overbreadth is not possible given the discretion given to judges to avoid its unnecessary application. The fact that a law can be arbitrary but not overbroad provides support for the Supreme Court’s insistence upon keeping the principles distinct. It also, however, requires that the Supreme Court adjust its position with respect to its method for proving arbitrariness.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,712

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,026
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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