Notice bibliographique
Résumé
Most people likely consider a criminal conviction a prerequisite for a prison term. However, we live in an era where a guilty plea often gets a newly minted convict released from a correctional facility. This reversal of expectations is among the little-known realities of the plea-bargaining process and how the court imposes sentences on those who admit their guilt in Canada. Over a four-month period, I observed four plea courtrooms at the Ontario Court of Justice located at 10 Armoury St, Toronto, ON. Over 29 days of courtroom observation, I focused on court practices and interactions between court actors. More specifically, I documented what happened and what was said in court, including details about the circumstances of an accused’s life, the nature of the allegations, and sentences imposed. Despite courts being dedicated to hearing guilty pleas, very few cases proceeded as expected. Of the 800 observed cases, 63.5% (n=508) were adjourned to another day, and only 18.4% (n=147) were resolved; other consistent outcomes included a withdrawal (n=24, 3%) or traversal (n=49, 6.12%). This project reveals the critical importance of further research into plea court reform, sentencing patterns, and the life circumstances of an accused. At the Ontario Court of Justice, the pleading process has proven to be unceremonious, with consistent human rights violations behind the scenes, and a lack of rehabilitative efforts at the forefront of each case. An abundance of cases weighing down the criminal justice system has led to the overincarceration of those presumed innocent and lenient sentences as a result. Pre-factors to crime are evident in a plea court room, with mental health issues, addiction, and poverty used as mitigation consistently. Overall, I observed sentencing patterns following a paradigm that benefits the system rather than the accused. Institutional inequalities set the precedent for society, and the call for reform is more important than ever.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».