MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3125352928

The Problem of 'Relevance': Intelligence to Evidence Lessons from UK Terrorism Prosecutions

2017· article· en· W3125352928 sur OpenAlexaboutno aff
Leah West

Notice bibliographique

RevueCarleton University's Institutional Repository (MacOdrum Library, Carleton University) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Law and Evidence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrorismPolitical scienceLawDemocracyCriminal justiceHuman rightsRelevance (law)DilemmaLegislatureCriminologySociologyPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As of November 2017, 60 known foreign terrorist fighters have been permitted to return and live in Canada without criminal consequence. The reason for this, according to the Minister of Public Safety, is the problem of using information collected for intelligence purposes as evidence in criminal proceedings. Often referred to as the “intelligence to evidence” (I2E) dilemma, this challenge has plagued Canada’s terrorism prosecutions since the Air India bombing in 1985. Yet, not all countries struggle to bring terrorist to justice. Canada’s prosecution statistics pale in comparison to the United Kingdom. In a democracy committed to upholding the rule of law and respecting human rights, prosecuting terrorists is the strongest and most transparent deterrent to this threat. This paper argues that as the threat of terrorism grows both domestically and abroad, Canada must learn from the UK’s experience and reform the rules of evidence to ensure that criminal charges are pursued. This paper will outline and compare the relevant Canadian and UK rules of evidence and assess their practical implications for national security prosecutions in light of primary research conducted in London in the fall of 2017. It concludes with a series of legislative and organizational reforms to improve the efficiency of Canadian terrorism trials.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,246 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCarleton University's Institutional Repository (MacOdrum Library, Carleton University)Même sujetCriminal Law and EvidenceTravaux en français237 207