Moral self-convictions: uncontested pleas and Canadian criminal law
Notice bibliographique
Résumé
An uncontested plea allows criminal defendants to self-convict without requiring the state to prove its case against them. Uncontested pleas may be inculpatory, exculpatory, or non-inculpatory. Guilty pleas are inculpatory uncontested pleas. When a defendant pleads guilty sincerely, they formally take responsibility for the offence and accept the consequences. Exculpatory and non-inculpatory uncontested pleas include best-interest pleas like \textit{Alford} and nolo contendere pleas, respectively. When a defendant enters one of these pleas, they agree to self-convict without formally taking responsibility for the offence. Statutory language formally forbids exculpatory and non-inculpatory uncontested pleas like nolo contendere pleas in Canada. I argue that the legal and ethical objections to these pleas and plea bargaining generally in Canada are largely misplaced. Nolo contendere pleas open new avenues of plea bargaining for defendants and prosecutors to explore, creating new opportunities for certainty, factual accuracy, agency, and mutual advantage in otherwise highly adversarial proceedings. Although formally forbidden, defendants may still enter nolo contendere informally and surreptitiously. I conclude by arguing that these pleas be formalized and proposing ways to do so.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».