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Enregistrement W4385241220 · doi:10.17159/obiter.v25i1.16525

SENTENCING OF PATHOLOGICAL GAMBLERS IN CANADA. LESSONS FOR SOUTH AFRICA?

2023· article· en· W4385241220 sur OpenAlexaboutno aff
Marita Carnelley

Notice bibliographique

RevueObiter · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Issues in South Africa
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeriousnessPunishment (psychology)PrisonCriminologyLegislationSentenceAttendancePolitical scienceService (business)PsychologyLawSocial psychologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of this note is on one specific type of sentencing, what is called “conditional sentence” in Canada, and “correctional supervision” in South Africa. The principles relating to this form of punishment in the two legal systems are again similar. It is a community-based punishment aimed at keeping the offender out of prison, and within society under strict conditions. The conditions in each case obviously depend on the circumstances of the case. In South Africa the measures mostly include house arrest, community service, monitoring and treatment. The choice of conditions in the Canadian legislation is wider, but includes a report to a supervisor, community service and attendance of a treatment programme (s 742.3 of the Canadian Criminal Code). The importance of this type of sentence for pathological gamblers is borne out by the fact that there is generally no need for these offenders to be removed from society. They are seldom violent, are susceptible to treatment outside the prison system and as such are capable of being rehabilitated. It is suggested that pathological gamblers in South Africa should, unless the seriousness of the crime demands otherwise, be sentenced to correctional supervision. This is the approach of the Canadian courts and should be the approach adopted by the South African courts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0180,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
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