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Enregistrement W3182934717 · doi:10.1108/jcrpp-02-2021-0006

Drug sentencing in Brazil: factors influencing sentencing outcomes in the criminal courts of Recife/PE

2021· article· en· W3182934717 sur OpenAlexaff
Lais Meneses Brasileiro Dourado, Benedikt Fischer

Notice bibliographique

RevueJournal of Criminological Research Policy and Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversity of TorontoSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImprisonmentSentenceCriminologyOriginalityCriminal justiceSentencing guidelinesDrug traffickingPsychologyCriminal lawValue (mathematics)Political scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to examine sentencing decisions for drug-trafficking offences in the criminal courts of the city of Recife to address a gap in quantitative research on drug sentencing and incarceration in Brazil. Design/methodology/approach Using original data obtained from the Court of Justice for Pernambuco, the research used multivariate regression analysis to investigate the effect of case processing, offender, and offence characteristics on sentence length. Findings A key finding of the research is the influence of two legal factors on sentence length: admitting to a drug-trafficking offence and being categorized as “mitigated trafficking”. Results also indicate that first-time defendants were more likely to be categorized as mitigated trafficking, stressing the importance of criminal history on predicting sentencing outcomes. “Mitigated trafficking” is a distinct category of drug-trafficking created by the Drug Law nº. 11.343 (2006) to protect defendants considered novices in the illicit drug market from receiving longer imprisonment sentences. Practical implications The findings suggest that the policy strategy of having a legal distinction for a specific type of defendant appears to be effective in impacting sentence length for drug-trafficking convictions. Future research could explore how similar strategies could be adopted to influence sentencing for other vulnerable groups. However, focussing on a defendant records or prior convictions as an eligibility criterion could disproportionately impact defendants who are caught in a cycle of re-offending for socio-economic reasons or a need to finance a substance use disorder. Originality/value This research address a gap in quantitative sentencing research in Brazil and contributes to the broader literature by presenting results that are aligned with previous studies conducted in North America.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,110
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,110
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,292
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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