R v Mika: An investigation into the Court of Appeal’s neglect of s 27 of the Sentencing Act 2002
Notice bibliographique
Résumé
The Court of Appeal in the case of R v Mika failed to engage with section 27 of the Sentencing Act 2002 in dismissing Mr Mika’s appeal against his sentence. In both the High Court and Court of Appeal the focus was on Mr Mika’s argument for a discount of 10 per cent to be applied to his sentence to reflect his Māori heritage and associated social disadvantages. Section 27 of the Sentencing Act would allow a court to take into account cultural information regarding Maori offenders’ backgrounds and the systemic disadvantages stemming from this. In dismissing Mika’s appeal, the Court erred in not considering the clear signals from Parliament that the judiciary were to take into account Maori offenders’ backgrounds at the sentencing stage through s 27 in an effort to fit appropriate sentences to Maori offenders. Recent developments in Canada have seen the Canadian judiciary recognise their role in the over-representation of Aboriginal people in the Canadian prison population. The New Zealand judiciary can take lessons from the willingness of the Canadian judiciary to take cultural information into account at sentencing.
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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 | 0,062 | 0,173 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,048 | 0,011 |
| Communication savante | 0,021 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,038 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».