What's in the Box? Punishment and Insanity in the Canadian Jury Deliberation Room
Notice bibliographique
Résumé
There is a longstanding culture of hostility toward the insanity defence in Canada, where jurors may be hesitant to find defendants Not Criminally Responsible on Account of Mental Disorder (NCRMD) in a criminal trial. While this hesitancy is in part attributable to misinformation about the defence, it might also be seated in moral intuitions about fair punishment. Researchers have made gains in understanding individual juror decision-making in insanity cases, but the jury deliberation room remains a black box. In this mixed-methods study, Canadian jury eligible participants (N = 83) completed attitudinal measures, read a fictional murder case involving a claim of NCRMD, then took part in 45-minute deliberation sessions. Study 1 examined the relationship between punishment orientation, insanity defence attitudes, and individual verdict decisions, and addressed the utility of a hypothetical self-exclusion question (i.e., Challenge for Cause). The Challenge for Cause question was not a useful gauge of individual verdict decisions. However, punishment prone orientations were correlated with higher confidence in a guilty verdict. In Study 2 two independent coders were trained to assess each individual utterance for the presence or absence of categories listed in a codebook that was created a-priori, which yielded fair inter-rater reliability. Hierarchical linear modeling analyses showed that punishment-prone mock jurors were less likely to defer to the authority of the psychiatrist testifying for the Defence. Those who were more punishment-prone also had a lower frequency of Defence position-taking utterances. Finally, in Study 3, a qualitative description of key-word flagged utterances (using the Moral Foundations Dictionary) demonstrated that mock jurors relied on moral intuitions about authority, harm, and fairness in justifying their positions. Study 3 also revealed five general categories with respect to what would happen to the defendant after the trial: the effectiveness of prisons, the conditions of prisons, the jury's duty in considering punishment, desires for rehabilitation, and desires for incapacitation. Overall, findings imply that mock jurors' decisions stem partially from moral conceptualizations of insanity rather than from evidence alone.
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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 | 0,005 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».