A Crack in Everything: Restorative Possibilities of Plea-Based Sentencing Courts
Notice bibliographique
Résumé
Restorative justice, as a philosophy and set of practices, has traditionally been conceived of as existing separate from, indeed in opposition to, the more retributive ethic of mainstream, court-based justice proceses. Considered as such a polarized alternative, restorative justice has largely been unable to dislodge the dominant hold that formal, professionally managed public courts maintain over the resolution of criminal wrongs. Other commentators, however, argue that restorative and retributive concepts of justice are not necessarily mutually exclusive. This article explores court-based sentencing processes through a restorative lens, and suggests that while Canadian law formally privileges a retributive approach to sentencing, it also endorses practices that are more resonant with restorative values. In practice. sentencing courts that draw energy and guidance from restorative justice principles are more successful at including offenders in dialogues and determinations of just outcomes. Thus, a formally retributive sentencing framework actually benefits from the incorporation of restorative principles and practices. The marriage of these concepts of justice, is however, hampered by the antagonistic concerns of efficiency and uniformity in sentencing.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,024 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».