Unveiling Wrongful Convictions Between the U.S. and Italy
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the issue of wrongful convictions as it emerged in the US during the nineties and subsequently gained attention throughout Europe. The first paragraph focuses on the factors that have brought the issue of wrongful convictions to light and on the impact that the US experience has had on the European Criminal Systems’ acknowledgment of the problem. The second paragraph suggests that the perspective of the Italian jurist might be privileged when confronted with the topic of wrongful convictions, as the Italian criminal justice system was designed to combine the best aspects of both inquisitorial and adversarial systems. For this reason, one would expect the Italian system as generating few wrongful convictions. Facts and figures, however, do not support this expectation. The third paragraph therefore focuses on those that might be the main causes for wrongful convictions within the Italian system, and it subsequently points out one major flaw of the Italian approach to the issue of wrongful convictions: the absence of a national database providing detailed information on previous cases of wrongful convictions. The paper then takes the US National Registry of Exonerations and the establishment of CIUs as positive examples from which Italy should learn. The conclusive paragraph highlights one positive aspect of the Italian system, i.e. the limitations to plea bargaining, and suggests that they might be taken as an example in other countries’ reforms of such mechanism.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
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 ».