Re-Assessing the Evidentiary Threshold for <i>Zinā’</i> in Islamic Criminal Law: A <i>De Facto</i> Exemption Proposal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article considers the four eyewitness threshold for zinā’ in Islamic criminal law. In some Muslim-majority countries where zinā’ remains an offence, judiciaries have by-passed the threshold by accepting singular confessions from male fornicators or, otherwise, inferring fornication from pregnancy outside of marriage. As a result, a disproportionate number of women have been prosecuted, convicted, and even punished for zinā’ . I assert that the four-eyewitness threshold allows for an alternative way to view zinā’ that can result in a different set of consequences. If the threshold is taken seriously such that it becomes the only evidentiary basis upon which a zinā’ conviction can be entered, it will create an effective or de facto exemption where alleged perpetrators can never be convicted, except in the rarest cases where four independent eyewitnesses can be corralled. If adopted, this approach would provide a principled basis to reject opportunistic confessions that deflect punishment to accused female fornicators. And as an ‘internal’ solution that arises within the framework of the sharī’a , a de facto exemption approach is more likely to be perceived as legitimate when compared with proposed solutions that find their basis in international human rights legal instruments.
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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 | 0,033 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,017 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».