MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4401400329 · doi:10.4324/9781003324829-3

‘Too Big to Convict?’

2024· book-chapter· en· W4401400329 sur OpenAlexaboutno aff
Darcy L. MacPherson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSanctionsStatutory lawPolitical scienceCriminal justiceWrongdoingGovernment (linguistics)CriminologyNormativeCriminal lawLawLaw and economicsPsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2018, the Canadian federal government created a statutory regime that would allow organizational criminal offenders avoid criminal sanctions. This was ostensibly designed as an encouragement for organizations to come forward and reveal their criminal wrongdoing. An organizational criminal offender (whether formally charged or not) can be invited by the government to negotiate what is termed a “remediation agreement”, pursuant to which any criminal charges arising from the conduct will be stayed as long as the offender abides by the terms of the remediation agreement entered into between the offender and the government. Interestingly, this regime is not available to individuals. Thus, the criminal-justice system is drawing an explicit distinction between individual offenders and their organizational counterparts. The chapter examines the procedural steps required to be taken to access this regime as well as the differences in potential outcomes that could arise when access to this regime is permitted. Thus, I begin with a description of the statutory provisions, including what constitutes an “organization” under Canadian criminal law as well as what types of offences are included (and, by extension, excluded) within the remediation agreement regime. Since the regime is so new, there are relatively few cases with respect to this regime. Nonetheless, both judicial and other commentary with respect to this regime will be analysed. Finally, I will assess whether the normative justifications for the regime are of sufficient weight to uphold it.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,015
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,004

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCriminal Justice and Corrections Analysis→Travaux en français237 207→