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Record W1134600537 · doi:10.71781/2096

L'admission des confessions et le risque d'erreur judiciaire : toute vérité est-elle bonne à dire ?

2006· dissertation· fr· W1134600537 on OpenAlexaboutno aff
Louis Gélinas

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2006
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCriminal Law and Evidence
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'étude de notre common Law révèle que les tribunaux canadiens et anglais ont constamment été appelés à décider de l'admissibilité d'éléments de preuve impliquant la participation de l'accusé à la détermination de sa culpabilité. Qu'il s'agisse des confessions obtenues auprès d'un suspect lors de l'interrogatoire policier, ou du témoignage rendu par un accusé dans le cours du processus judiciaire (par exemple lors du procès d'un complice ou d'un premier procès dont le verdict a été annulé par la cour d'appel), on constate que l'État a régulièrement tenté de prouver la culpabilité d'un accusé par le biais de ses propres aveux. On tente généralement de justifier le recours à cette méthode d'obtention de la preuve en invoquant que les aveux faits par un accusé sont de loin la meilleure preuve de sa culpabilité et donc, qu'ils aident le juge des faits à découvrir la vérité. Il appert toutefois qu'au fil des années, l'État a souvent abusé de ce pouvoir et que des condamnations ainsi obtenues l'ont parfois été au mépris des droits des accusés, notamment le droit à un procès juste et équitable et le droit encore plus fondamental de ne pas être contraint à fournir contre sa volonté une preuve de nature à établir sa culpabilité dans son propre procès. De plus, les nombreuses erreurs judiciaires mises à jour au cours de dernières années au Canada démontrent clairement que des verdicts de culpabilité ont aussi été erronément prononcés contre des accusés sur la foi de confessions qui se sont révélées plus tard être fausses. Pour cette raison, il apparaît important de déterminer si ce moyen de preuve est toujours légitime aujourd'hui, en regard de deux des grandes théories du droit pénal: la «théorie de la gestion des risques» et la «théorie de la justice» ou de l'équité du procès. De façon plus générale, cette étude cherche à répondre à la question suivante: en droit criminel canadien, la fin (recherche de la Vérité) justifie-t-elle tous les moyens employés pour la découvrir?

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.020
metaresearch head score (Gemma)0.107
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.042
Threshold uncertainty score0.105

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0200.107
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0160.037
Scholarly communication0.0210.010
Open science0.0030.013
Research integrity0.0100.016
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.074
GPT teacher head0.387
Teacher spread0.313 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2006
Admission routes1
Has abstractyes

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