Post-Conviction Disclosure in the Canadian Context
Notice bibliographique
Résumé
It is common knowledge that the criminal justice system is fallible and prone to human error. The most egregious of such errors is the conviction of an innocent person. While wrongful convictions have been acknowledged in Canada in the last few decades, they are mostly regarded as rare and extraordinary events.16 In response to this perception, experts have identified the challenge of determining the number of wrongful convictions and their exact causes.17 A 2019 study estimates that at least 85 people have been exonerated in Canada.18 The recent advent of the Canadian Registry of Wrongful Convictions creates a centralized location for documenting identified wrongful convictions in Canada.19 In the few months it has been operating, the overall number has steadily increased. In the US, wrongful conviction scholars have estimated that wrongful convictions may be as high as 1% of all convictions.20 Even if the number in Canada is half of that estimate, with over 140,000 convictions in Canadian criminal courts in 2019-2020 alone,21 one can estimate that only a tiny fraction of wrongful convictions have been identified in Canada. If the error rate for wrongful convictions was an extremely low (such as, 0.05%), this would still result in approximately 70 miscarriages of justice per year.
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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 | 0,006 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».