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Enregistrement W3041054523

Committing to Justice: The Case for Impact of Race and Culture Assessments in Sentencing African Canadian Offenders

2020· article· en· W3041054523 sur OpenAlexaboutno aff
Maria C Dugas

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Law and Evidence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRace (biology)CriminologyEconomic JusticePolitical scienceLawCriminal justiceLegal culturePsychologySociologyGender studies
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian judges have made notable, although too limited, strides to recognize the unique conditions of Black Canadians in sentencing processes and decisionmaking. The use of Impact of Race and Culture Assessments in sentencing people of African descent has gradually gained popularity since they were first introduced in R v “X.” These reports provide the court with the necessary information about the effect of systemic anti-Black racism on people of African descent and how the experience of racism has informed the circumstances of the offence, the offender, and how it might inform the offender’s experience of the carceral state. This paper lays out the legislative authority for considering systemic and background factors in sentencing African Canadian offenders; analyzes and classifies the relevant case law with a view to establishing a framework for sentencing African Canadian offenders and clarifying our thinking about how impact assessments may advance sentencing goals; and flags some of the outstanding issues that require further study.\nLes juges canadiens ont fait des progrès notables, bien que trop limités, pour reconnaître les conditions uniques des Canadiens noirs dans les processus de détermination de la peine et de prise de décision. L’utilisation des évaluations de l’impact de la race et de la culture dans la détermination de la peine des personnes d’origine africaine a progressivement gagné en popularité depuis qu’elles ont été introduites dans l’affaire R c. « X .» Ces rapports fournissent au tribunal les informations nécessaires sur l’effet du racisme anti-Noir systémique sur les personnes d’origine africaine et sur la manière dont l’expérience du racisme a influencé les circonstances de la perpétration de l’infraction, le délinquant, et comment elle pourrait influencer l’expérience de l’état carcéral du délinquant. Dans le présent article, nous présentons l’autorité législative permettant de prendre en compte des facteurs systémiques et contextuels dans la condamnation des délinquants afro-canadiens; nous analysons et classons la jurisprudence pertinente en vue d’établir un cadre pour la condamnation des délinquants afro-canadiens et de clarifier notre réflexion sur la manière dont les évaluations d’impact peuvent faire progresser les objectifs de condamnation; enfin, nous signalons certaines des questions en suspens qui nécessiteraient une étude plus approfondie.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,821

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0430,018
Communication savante0,0120,004
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0060,013
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,369
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'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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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