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Enregistrement W7104255054 · doi:10.71781/2259

La défense d’intoxication volontaire extrême en droit pénal canadien : est-ce que le nouveau libellé de l’article 33.1 du Code criminel sera en mesure d’atteindre les objectifs que le Parlement visait lors de son adoption?

2023· dissertation· fr· W7104255054 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueHistorical and Scientific Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPenal codeCriminal codeCode (set theory)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’article 33.1 est une disposition du Code criminel qui vise à interdire l’utilisation de la défense d’intoxication extrême à l’encontre d’infractions violentes d’intention générale. La première version de cette disposition avait été ajoutée au Code criminel en 1995 en réaction à l’arrêt Daviault où la Cour suprême avait reconnu pour la première fois que l’état d’intoxication extrême pouvait constituer une défense admissible en droit pénal canadien. En adoptant cette disposition, le Parlement voulait s’assurer que les personnes qui avaient commis des crimes violents d’intention générale ne puissent invoquer leur état d’intoxication pour s’exonérer de leur responsabilité. Pendant plus de 25 ans, cette première version aura force de loi, mais en mai 2022 la Cour suprême rend l’arrêt Brown dans lequel elle déclare son inconstitutionnalité. En moins de six semaines, le Parlement adopte une nouvelle version de l’article 33.1 qui devrait, selon lui, corriger les lacunes de l’ancienne version et combler le vide juridique laissé par sa déclaration d’inconstitutionnalité. L’objet ultime du présent mémoire est donc d’évaluer si le nouveau libellé de l’article 33.1 du Code criminel sera en mesure d’atteindre les objectifs que le Parlement s’était fixés lors de son adoption.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,014
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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