The Problem of 'Relevance': Intelligence to Evidence Lessons from UK Terrorism Prosecutions
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,078 | 0,392 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,033 |
| Communication savante | 0,028 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».