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Enregistrement W4404942250 · doi:10.13130/1971-8543/14395

Culturally Motivated Crimes: the Cultural Test in the Italian Jurisprudence. A Comparative Study

2020· article· en· W4404942250 sur OpenAlexaboutno aff
Sophie Charlotte Monachini

Notice bibliographique

RevueRiviste UNIMI (Università degli studi di Milano) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw in Society and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJurisprudenceTest (biology)CriminologyPsychologyPolitical scienceSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY: 1. Key terms and definitions - 2. Two ways to look at culturally motivated crimes: the case of the kirpan in the Italian and in the Canadian jurisprudence - 3. Moving forward: the Italian Court of Cassation n. 29613/2018 - 3.1. Cultural tests: a comparative insight - 3.2. The cultural test in the Italian judgment of 2018 - 4. Final remarks. ABSTRACT: The aim of this article is to analyze culturally motivated crimes with a comparative focus and a case law approach. First of all, a set of definitions is given to have a common and shared understanding of the topic at stake. What is culture and what do we mean by culturally motivated crimes? Secondly, a comparative case-law study helps to focus the possible different solutions given to the cultural factor in criminal law. In fact, some legal systems -such as the Canadian one - appear to be more willing than others to make concrete accommodations of cultural differences. Lastly, the latest Italian Court of Cassation suggests a possible direction to be taken to better treat culturally motivated crimes in today’s multicultural society. What does it mean for criminal law to be culturally sensitive? How can courts take into consideration cultural factors through a proper legal method? These are the main questions on which criminal doctrine has focused its attention trying to reshape a criminal model which can be responsive to those different cultural values, needs and interests.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,254 · 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'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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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