Notice bibliographique
Résumé
Mr. Big operations (“MBOs”) are a Canadian invention, a version of which dates back over 120 years, with its modern use beginning in the 1990s. However, it was not until 2014, with the Hart decision, that the Supreme Court of Canada found occasion to subject MBOs to regulation. The question this paper endeavours to undertake is whether the court’s new analytical framework, which treats MBO confessions as presumptively inadmissible, has affected the scripting of MBOs – or if there remains a proliferation of the same basic plot points across multiple scenarios. In analyzing the 14 cases in which the MBO took place post-Hart, four of which in-depth – Buckley, Dauphinais, Rockey, and Caissie – the author concludes that Hart has had no meaningful impact on MBO scripting, apart from superficial changes regarding the criminality of the fictional organization the suspect is recruited into, and the level of direct violence utilized. The coercive, manipulative tactics used by MBOs which can induce false confessions remain embedded within the technique. MBOs by their very nature remain problematic, and Hart’s legal tinkering has not defused their potential for wrongful convictions and abuse of process. However, despite the merits of MBO abolition, this is unlikely to occur anytime soon. As such, the author proposes several interim MBO reforms: (1) greater external oversight; (2) re-invigorating the abuse of process analysis; and (3) treating MBOs as akin to in-person interrogations.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».