When is a Sentence a Miscarriage of Justice?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The first part of this chapter examines how disproportionate sentencing discounts have contributed to guilty plea wrongful convictions that form a significant number of remedied wrongful convictions in the United Kingdom, the United States, and Canada. Attempts to regulate such discounts have been unable to stop such miscarriages of justice in part because of charge bargaining. The second part of the chapter examines how Criminal Cases Review Commissions (CCRCs) in England and Wales, Scotland, and New Zealand have exercised their jurisdiction to refer sentences back to appeal courts. The exclusion of sentencing from the jurisdiction of a commission in North Carolina and in Canada’s proposed commission is related to Julian V Roberts’ diagnosis of penal populism and its particular strength in North America. CCRCs refer sentences based on investigations that discover new facts and factual and legal errors that influenced sentencing. They could also serve as an alternative means by which to challenge parole decisions and introduce new facts to sentencing, including those related to offender disadvantage. Many sentencing referrals in England and Wales, however, relate to technical and legal errors in calculating sentences that could be avoided by simpler laws and better education of trial judges about sentencing. The chapter confirms Julian V Roberts’ important claim that sentencing is central to the criminal process by demonstrating how sentences can lead to wrongful convictions and how sentences based on legal and factual errors can themselves be characterized as miscarriages of justice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».