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Enregistrement W3138608932 · doi:10.71781/23480

L’application et l’interprétation de la Loi sur l’adéquation de la peine et du crime par les acteurs judiciaires entre 2010 et 2016

2019· dissertation· fr· W3138608932 sur OpenAlexaboutno aff
Pier-Anne Poitras-Labonté

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSociologyPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La législation actuelle permet la prise en compte du temps de détention présentencielle dans la détermination de la peine. Le paragraphe 719(3) du Code criminel encadre la comptabilisation du crédit sur la peine de ce type de détention. Depuis l’entrée en vigueur de la Loi sur l’adéquation de la peine et du crime en 2010, le Code criminel stipule que le juge doit appliquer un crédit de un jour sur le temps de la peine pour chaque jour passé en détention présentencielle. Un maximum d’un jour et demi pour chaque jour de détention présentencielle peut être accordé lorsque les circonstances le justifient. Cette loi, qui s’inscrit dans un durcissement des politiques pénales, apporta un resserrement législatif en circonscrivant le pouvoir judiciaire quand au calcul du crédit pour le temps déjà passé sous garde. L’objectif de l’étude est de comprendre l’application et l’interprétation de la Loi sur l’adéquation de la peine et du crime par les acteurs judiciaires entre 2010 et 2016. Pour ce faire, une analyse d’arrêts de la Cour du Québec et de l’arrêt Summers (2014) de la Cour Suprême du Canada a été réalisée. Les motifs évoqués par les juges quant au calcul du crédit ont été mis en lumière. Il ressort que les conditions de vie en détention présentencielle et que le comportement de l’accusé appuient les décisions des juges. En effet, les résultats de l’étude indiquent que la difficulté des conditions de détention est un motif qui contribue à l’octroi d’un crédit majoré. Ce motif repris par les juges fait appel à un argument de la jurisprudence antérieure aux changements législatifs de 2010. De plus, le « mauvais comportement » de l’accusé peut amener les juges à calculer le crédit à la baisse. Nous concluons que les acteurs judicaires ont résisté face à la politique pénale de 2010, mais aussi qu’une sévérité pénale teinte le calcul du crédit.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0050,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,401 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2019
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