From Gross Disproportionality to Human Dignity: Redefining Section 12 in the Context of Mandatory Minimum Sentences
Notice bibliographique
Résumé
In this short paper, we contend that human dignity must remain at the heart of the section 12 analysis, and should be strengthened in future cases that will be tackling the remaining mandatory minimums. In so doing, we critically examine the Supreme Court’s recent development of the section 12 framework, particularly in light of the 2023 mandatory minimum jurisprudence, with a specific emphasis on the concept of human dignity. The analysis centers on the role of reasonable hypotheticals in advancing the primary objective of section 12 — safeguarding human dignity — by scrutinizing the three pivotal components of the gross disproportionality analysis. We suggest that the section 12 analysis focuses on proportionality and human dignity rather than the current “gross disproportionality” standard in assessing what constitutes cruel and unusual punishment. These suggestions are underpinned by an approach that considers proportionality a principle rooted in human dignity. Nevertheless, proportionality has its limits and therefore section 12 should be complemented by an approach that takes into account prison conditions and the effects of imprisonment on marginalized groups, which are rooted in inequalities. Finally, the analysis questions the third component of the gross disproportionality analysis, which calls for deference to the legislature in order to prioritize objectives that instrumentalize the individual and are contrary to human dignity. These objectives are problematic, we suggest, and best addressed within section 1 of the Charter.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».