The Relevance of Trauma as a ‘Mental Disorder or Abnormality’ in Sentencing
Notice bibliographique
Résumé
Trauma is the impact of adversity on psychological, emotional, neurophysiological, physical, and social functioning and well-being. Many defendants sentenced in mainstream courts have ‘mental disorders or abnormalities’ associated with trauma. Jurisdictions such as the United States, the United Kingdom, Canada, Aotearoa New Zealand, and Australia all divert a small number of defendants from prison into secure forensic mental health facilities if they are found not guilty by reason of mental impairment. However, many more defendants with the capacity to plead or be found guilty have been found to have neurophysiological and/or psychological trauma (approximately 50% to 90%). For these defendants, how might, and how should, their trauma-related ‘mental disorders or abnormalities’ influence sentencing? This chapter examines the relevance of psychological and neurophysiological trauma in sentencing, specifically reducing moral culpability and the relevance of deterrence, and informing effective sanctions. As the Victorian Court of Appeal case of R v. Verdins is a leading Australian authority on the relevance of mental impairments in sentencing, the six Verdins principles are applied to trauma suggesting how evidence-informed sentencing that focuses on trauma as an individualised ‘mental impairment’ can lead to better sentencing outcomes for defendants across jurisdictions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».