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Enregistrement W4289780880 · doi:10.1111/lasr.12624

How to not have to know: Legal technicalities and flagrant criminal offenses in Santiago, Chile

2022· article· en· W4289780880 sur OpenAlexafffund
Javiera Araya-Moreno

Notice bibliographique

RevueLaw & Society Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw in Society and Culture
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAdjudicationCriminal justiceBureaucracyCriminal procedureCriminologyLawPolitical scienceCriminal lawUnit (ring theory)Criminal courtSociologyPsychologyInternational law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Drawing on ethnographic data gathered in lower criminal courts and in one unit of the Public Prosecutor's Office in Santiago, Chile, I explore the way in which criminal offenses considered flagrant are treated by the Chilean criminal justice system. Citing the literature on legal technicalities, I describe how flagrant criminal offenses are constructed through practices that make it possible for the actors involved to avoid directly referring to the alleged facts. From their identification on the streets by police officers to their reassignment to a different unit of the Public Prosecutor's Office or their adjudication at a criminal court, flagrant criminal offenses are defined by a specific way of approaching the alleged facts, which is translated into specific organizational and documentary practices. The role of these practices contrasts with the apparently marginal role that the detention in flagrante delicto plays in the mechanics of criminal law. As a technicality, the flagrant character of a criminal offense conveys certain epistemological assumptions about how to determine what happened and what exactly constitutes the criminal offense. More specifically, it conveys assumptions about what cannot, for the moment, be known and that can, therefore, be ignored throughout the bureaucratic and judicial process.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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