Osgoode Innocence Project students Emily Baier (2L) and Samantha Skinner (3L) win first place ($24K) and third place ($14K) respectively in national letter writing competition administered by Innocence Canada and sponsored by Kent Legal
Notice bibliographique
Résumé
The national letter writing competition, administered by Innocence Canada and sponsored by Kent Legal, is designed to increase awareness and advocacy of wrongful convictions through law student engagement.\nContest entrants were required to produce a compelling letter to reasonably persuade the Prime Minister of Canada to enact legislation to create an independent framework for reviewing wrongful convictions. In addition, students were tasked with outlining their advocacy campaign to increase awareness of wrongful convictions.\nInnocence Canada (formerly the Association in Defence of the Wrongly Convicted or AIDWYC) is a Canadian, non-profit organization that was founded in 1993 and incorporated in 2000. Its mandate is to identify, advocate for, and exonerate individuals who have been convicted of a crime they did not commit and to prevent wrongful convictions through legal education and reform.\nSince its inception, Innocence Canada’s team of volunteers has reviewed hundreds of cases, leading to the successful exoneration of more than 22 innocent individuals who together spent more than 190 years in prison for crimes they did not commit. Innocence Canada’s team of pro bono lawyers is currently reviewing approximately 80 claims of innocence.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,355 | 0,091 |
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 ».