Advocacy and the Innocent Client
Notice bibliographique
Résumé
Much of our knowledge about wrongful convictions is derived from known exonerations, which typically involve serious violent offences and lengthy sentences. These represent only a small proportion of offences prosecuted in Canada each year, and little is known about how often innocent defendants may be wrongfully convicted of less serious offences. Recent discussions have begun to focus on the problem of false guilty pleas, in which defendants choose to plead guilty to a lesser offence to avoid the time and cost required to defend their innocence. The majority of our knowledge of the factors contributing to wrongful convictions is based on American scholarship, with less empirical research exploring wrongful convictions within the Canadian context. The present research surveyed Canadian criminal defence lawyers about their experiences representing innocent clients, including their perspective on the underlying causes of wrongful convictions in Canada and their recommendations for reform to the criminal justice system. Nearly two-thirds of defence counsel in this study reported that they had represented at least one client who was convicted despite credible claims of innocence. Many reported that they regularly see innocent clients choose to enter a strategic false guilty plea, perceiving no meaningful or realistic alternative. Counsel described a system designed to elicit a guilty plea, with lengthy pre-trial delays, routine denial of bail, inadequate funding of Legal Aid, costly defence options, padded charges, and false evidence ploys. This research expands our knowledge of wrongful convictions in Canada, their hidden prevalence, and systemic problems that increase the likelihood of their occurrence.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,023 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».