Notice bibliographique
Résumé
Causes, Responses, Remedies Innocent people are regularly convicted of crimes they did not commit.A number of systemic factors have been found to contribute to wrongful convictions, including eyewitness misidentification, false confessions, informant testimony, official misconduct, and faulty forensic evidence.In Miscarriages of Justice in Canada, Kathryn M. Campbell offers an extensive overview of wrongful convictions, bringing together current sociological, criminological, and legal research, as well as current case-law examples.For the first time, information on all known and suspected cases of wrongful conviction in Canada is included and interspersed with discussions of how wrongful convictions happen, how existing remedies to rectify them are inadequate, and how those who have been victimized by these errors are rarely compensated.Campbell reveals that the causes of wrongful convictions are, in fact, avoidable, and that those in the criminal justice system must exercise greater vigilance and openness to the possibility of error if the problem of wrongful conviction is to be resolved.kathryn m. campbell is an associate professor in the Department of Criminology at the University of Ottawa.She is also the faculty director of Innocence Ottawa, a pro-bono, student-run innocence project that assists individuals who have been wrongly 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,666 | 0,509 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».