Asperger’s Disorder, Criminal Responsibility and Criminal Culpability
Notice bibliographique
Résumé
Asperger’s syndrome was only formally accepted into the ICD and DSM classifications of psychiatric disorders in the 1990s. It has been written about extensively in the scholarly literature for two decades, but diagnostic tools are continuing to evolve, as well as understanding of its genetic component and its brain development features. In the criminal law context it poses difficult issues at trial and at sentencing. Contextualising Asperger’s disorder within current knowledge about autism spectrum disorders, this article identifies relevant court decisions internationally, and particularly scrutinises selected decisions in the United Kingdom (Sultan v. The Queen [2008] EWCA Crim 6), Victoria, Australia (Parish v. DPP [2007] VSC 494), and Nova Scotia, Canada (R v. Kagan (2007) 261 NSR (2d) 285; (2008) 261 NSR (2d) 168). It argues that Asperger’s disorder needs to be distinguished by the courts from other disorders, such as personality disorders and intellectual disability, and should be recognised as having the potential to affect in important, albeit subtle, ways defendants’ thinking and understanding, as well as their emotional responses to situations that are to them traumatic. This makes Asperger’s disorder relevant to a number of threshold issues in relation to criminal responsibility as well as to criminal culpability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».