Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, the Supreme Court of Canada has developed an overarching account of causation rooted in the need to prevent the conviction of the morally innocent. Despite these valuable contributions, there are certain limitations to the way causation is currently conceptualized in Canadian criminal law. This article aims to address those limitations and offer a plausible alternative account of causation and its underlying rationale. It advances three core arguments. First, it explains why judges should employ one uniform formulation of the factual causation standard: significant contributing cause. Second, it offers a new account of legal causation that distinguishes foreseeability as part of the actus reus from foreseeability inherent to mens rea. In doing so, it sets out why legal causation is primarily concerned with fairly ascribing ambits of risk to individuals. Third, it refutes the Supreme Court of Canada’s underlying justification for the causation requirement. Contrary to the Court’s invocation of the importance of moral innocence, this article demonstrates that causation principles actually tend to concede the accused’s moral fault while still providing reasons for withholding blame for a given consequence. This reveals that causation’s underlying rationale is more closely related to concerns about fair attribution rather than moral innocence. Ultimately, this article reframes causation to better answer one of the most basic questions in the criminal law: Why am I being blamed for this?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».