MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2994919761 · doi:10.1017/cls.2019.33

Pleading Guilty: A Voluntary or Coerced Decision?

2019· article· en· W2994919761 sur OpenAlexaff
Chloé Leclerc, Elsa Euvrard

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Law and Society / Revue Canadienne Droit et Société · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversité LavalMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPleaPleadingCoercion (linguistics)LegitimacyObligationPsychologyPolitical scienceLawSocial psychologyLaw and economicsSociologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The empirical literature on plea decisions shows that rational motives and coercion may coexist, but there is uncertainty with regard to whether accused feel that their decision is voluntary or made under considerable pressure. However, in most jurisdictions, the legitimacy of the plea bargaining process rests on the Court’s obligation to ensure that the guilty plea is entered voluntarily and knowingly. This study proposes to understand how the accused interpret the rational or coercive elements of their decision-making process and the extent to which their decision to plead guilty is voluntary. Based on semi-structured interviews with twenty convicted individuals, we describe the different decision-making processes, from free and informed decisions to forced decisions to plead guilty while innocent.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,013
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Law and Society / Revue Canadienne Droit et SociétéMême sujetCriminal Justice and Corrections AnalysisTravaux en français237 207