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Enregistrement W7011033084

La détermination de la peine dans les cas de filicide

2014· other· en· W7011033084 sur OpenAlexvenueaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2014
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJewish and Middle Eastern Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSentencePleaMisconductPower (physics)Sample (material)Criminal law
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of our study is to understand the process of sentencing in cases of filicide from an analysis of criminal and legal criteria on which judges base themselves as well as from an analysis of penal functions aimed by the sentences issued for this type of homicide. The sample studied in this paper consists of fourteen sentencing judgments rendered by the judges at the sentencing. These judgments were all issued in Quebec between 1996 and 2008 inclusive. It is clear from our analysis that the guilty plea recorded by the accused, the lawyers' sentence suggestions, the method of filicide, repetition of misconduct or not in the parent, the number of victims, the age of the accused, the presence or absence of criminal history of the accused as well as the professional occupation of the latter may influence judges' decision concerning the sentence. These elements, however, do not necessarily carry the iv same weight in the process of sentencing from one judge to another. Nevertheless, we observe that the discretionary power the judges have does not seem to be used in a biased or inadequate manner. In fact, every sentence is clearly justified according to reasonable arguments and none is far from other sentences that have made jurisprudence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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