A Critical Analysis of Post-Conviction Review in New South Wales, Australia
Notice bibliographique
Résumé
Wrongful convictions leave an indelible mark on society. They are a tangible demonstration that the criminal legal system has failed, and a poignant reminder that all human institutions are fallible. Robust post-conviction review mechanisms are essential to provide an opportunity for justice to be eventually achieved for those who are wrongfully convicted. Through a critical examination of the post-conviction review mechanisms in NSW, which includes determining the existence of independence, transparency and accountability in the system, some deficiencies will be identified and analysed. Drawing on insights from the author’s role as a lawyer for Kathleen Folbigg (a woman convicted in 2003 of the murder of three of her infant children, and the manslaughter of her first child), this article will outline some of the key problems with the current system of post-conviction review in NSW. It then critically compares the existing system with the United Kingdom Criminal Cases Review Commission (“UK CCRC”). The UK CCRC has been chosen because it is a pioneering model which is designed to identify and remedy wrongful convictions in an independent, transparent, and accountable way. The article concludes that a version similar to the UK CCRC should be implemented in NSW to achieve justice for those wrongfully convicted.
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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 | 0,061 | 0,182 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».