Wrongful Convictions with Prison Sentences in Spain
Notice bibliographique
Résumé
Researchers worldwide have extensively explored the factors contributing to wrongful convictions and the characteristics of individuals affected by these miscarriages of justice for over a century. Despite these global efforts, limited research has been conducted on this issue in Spain. This study seeks to address this gap. We trained coders to assess available review judgments issued by the Spanish Supreme Court from 1996 to 2022. We identified 89 cases of individuals wrongly sentenced to deprivation of liberty. Our findings indicated that 92% of those wrongfully convicted were male, with the majority having a prior criminal record. Most exonerations involved minor crimes, and 85% of individuals were sentenced to less than 4.5 years of deprivation of liberty. Professional misconduct emerged as the primary contributing factor, followed by the misapplication of forensic science, misidentifications, false testimonies, and false confessions. This project sheds light on wrongful convictions in Spain, emphasizing the need for comprehensive measures to address this issue. The current results have practical implications for justice professionals, policymakers, and legal practitioners. It is crucial to educate professionals in the judicial system on the causes of judicial errors, the biases that may influence them, and best practices to improve processes and reduce the occurrence of wrongful convictions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».