Sentencing Vulnerability: An Empirical Study Into the Role of Personal Characteristics and the Foreseeable Experience of Confinement at the Sentencing of Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
This article presents and analyzes findings from a qualitative and quantitative review of reported Nova Scotia sentencing decisions (2013–2020) of aging individuals. The goal is twofold. First, by investigating the judicial discourse around personal characteristics at sentencing aging individuals, we specifically seek to understand where aging, and characteristics that interplay with aging, fit into current sentencing practices and the potential benefits and challenges of considering these factors. Secondly, and more generally, through the case study of older offenders, this article seeks to contribute to the largely theoretical scholarship that has engaged with the need for a methodical inclusion of a broader range of personal characteristics and experiences in sentencing. The review highlights a number of things. First, it shows that implementing a “characteristics and experience sensitive sentencing” (CESS) framework is possible because it is already occasionally used. Second, it shows that ignoring characteristics and experiences of offenders is not feasible; even if it was desirable to do so, these cannot always be ignored and they currently make their way into sentencing decisions in inconsistent ways, based on very different approaches, which, in turn, result in very different outcomes. Adopting a coherent approach to the use of personal characteristics and experiences is now a matter of bringing consistency in sentencing and a matter of promoting substantive over formal equality. Third, the study shows that sentencing decisions are filled with misconceptions about imprisonment and its impact on those sentenced. Some of the beliefs relied upon are not evidence-based, and yet they sometimes ground the sentencing decisions rendered. Implementing a CESS framework would require directly confronting and addressing these misconceptions. Fourth, the study highlights both some of the barriers to the implementation of a CESS framework and some possible solutions that would help overcome these barriers.
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 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 | 0,010 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».