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Enregistrement W4401224343 · doi:10.1017/cls.2024.3

Reasonable Bail or Bail at All Costs? Defence Counsel Perspectives on a Coercive Environment

2024· article· en· W4401224343 sur OpenAlexafffund
Jenaya Nixon, Carolyn Yule, Dennis J Baker

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Law and Society / Revue Canadienne Droit et Société · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Law and Evidence
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésLaw and economicsComputer securityPolitical sciencePsychologyComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bail decisions are largely shaped by private, out-of-court negotiations between Crown attorneys and defence lawyers. While accused persons rely on the professional expertise of defence lawyers to navigate bail negotiations and secure them the best possible outcome, much remains unknown about how lawyers prepare for and negotiate bail. This study examines the process of bail preparations and negotiations from the defence’s perspective based on data from 18 semi-structured interviews with defence lawyers. The findings show that, while defence lawyers argue for reasonable bail terms, their ultimate goal is to obtain a release for their client. Defence lawyers also prioritize collecting and strategically using information about the case and the Crowns and justices with whom they work. They often adopt a risk-averse and cooperative approach with Crowns to avoid delaying or preventing their client’s release, even if that means agreeing to additional conditions. Our findings inform efforts to reform bail processes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,257 · 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
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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