MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3087211078 · doi:10.1177/0002764220956698

The Complexities of Criminal Responsibility and Persons With Intellectual and Developmental Disabilities: How Can Therapeutic Jurisprudence Help?

2020· article· en· W3087211078 sur OpenAlexaffabout
Voula Marinos, Lisa Whittingham

Notice bibliographique

RevueAmerican Behavioral Scientist · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTherapeutic jurisprudenceConceptualizationJurisprudenceImprisonmentCriminologyPsychologyLawMental healthIntellectual disabilityCriminal responsibilityDiminished responsibilityPsychiatryPolitical scienceCriminal law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines issues regarding legal capacity and criminal responsibility relating to persons with intellectual and developmental disabilities (IDD). We examined the case of a 28-year-old male identified as having the mental age of an 8-year-old, accused of four counts of possessing child pornography in Ontario, Canada. If convicted, the offenses carried a minimum mandatory sentence of 1-year imprisonment. The defense attorney argued that since persons are not criminally responsible when they are chronologically less than 12 years old, the same ought to be extended to those with a mental age of less than 12. The Crown prosecutor asserted that the defense’s connection of disability to a lack of capacity reverts our conceptualization of persons with IDD back to a time when they were infantilized. Using therapeutic jurisprudence as a framework, we examined whether problem-solving courts (e.g., mental health court) could be used to address the needs of a person with IDD and offer a different understanding and potential solution to nonjudicial decision makers that satisfies the principles of both criminal responsibility and public safety.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0250,147
Communication savante0,0250,031
Science ouverte0,0040,021
Intégrité de la recherche0,0250,029
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,284 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Behavioral ScientistMême sujetHealthcare Decision-Making and RestraintsTravaux en français237 207