Previous Convictions as a Consideration in Canadian Sentencing Decisions
Notice bibliographique
Résumé
This thesis empirically examines the Canadian judicial consideration of previous convictions at the criminal sentencing stage. Further, it addresses the possible benefit of amending the current Criminal Code of Canada, section 727 with respect to how that section, which deals with previous convictions, is written when compared to other common-law jurisdictions. In Canada, an offender’s prior record is widely recognised as an aggravating factor that should be considered at sentencing. However, section 727 of the Criminal Code indicates only that judges may take prior record into account when determining an offender’s sentence. Ostensibly, the way in which previous convictions are handled in a sentencing determination in Canada appears to be less prescriptive than that of other common-law jurisdictions. The difference lies potentially within the use of the terms must and may: one indicates absoluteness; the other an afforded discretion. This thesis finds that for the majority of offence categories examined, where the offender was facing their third or greater like prior-conviction, the mean custodial sentence lengths were less than the first like-prior conviction sentence lengths overall. Importantly, across offence categories, it would not matter if offenders were facing their first conviction or their twentieth, the mean custodial sentence lengths lacked any significant difference. These empirical findings suggest that previous convictions do not influence sentence length. This thesis establishes that there is no real benefit in amending our Criminal Code. It is theorized that the choice to use the term “must” or “may” may only hold symbolic meaning rather than have any pragmatic application. It is proposed that previous convictions should be excluded as an aggravating factor in the determination of sentence quantum. Lastly, the thesis calls into question the current Canadian utilitarian approach to sentencing offenders and suggests reform that aligns objectives with evidenced effectiveness.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».