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Record W2806159991 · doi:10.71781/23322

L'usage du rapport présentenciel (RPS) par les juges dans un contexte de durcissement législatif

2017· dissertation· fr· W2806159991 on OpenAlexaboutno aff
Rachel Parizeau-Laurin

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicComparative and International Law Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude vise à comprendre si et comment l'arrivée massive des restrictions sur la peine a modifié l’usage du rapport présentenciel (RPS) par les juges de la Cour du Québec en matière criminelle. Pour ce faire, neuf entrevues ont été réalisées auprès de juges siégeant à la Cour du Québec. Les résultats montrent que le recours au rapport présentenciel semble toujours aussi utile et fréquent dans deux contextes particuliers : lorsque la peine maximale à imposer est de deux ans et moins et dans les dossiers de nature sexuelle. Les juges de cette étude expriment tous utiliser le rapport afin d’individualiser la sentence, mais chacun d’entre eux accorde à l’individualisation un sens qui lui est propre. En contexte de restrictions pénales, les juges visent toujours à individualiser la peine, mais ce sont les motivations sous-jacentes qui subissent une transformation. Ainsi, l’individualisation vise davantage la gestion du risque et de la dangerosité, ce qui n’est pas incompatible avec les restrictions sur la peine. De surcroît, cette étude révèle qu’avec la venue des restrictions pénales, il émerge deux nouveaux motifs pour utiliser le RPS : préparer le dossier en vue d’une contestation constitutionnelle sur la peine minimale obligatoire (PMO) et décider du sort des chefs d’accusation assujetties à une PMO. Enfin, le concept théorique d’hystérésis de Bourdieu (1990) permet de formuler une analyse logique concernant le maintien par les juges de l’usage du RPS en contexte de restrictions pénales.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.766
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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 head0.079
GPT teacher head0.378
Teacher spread0.299 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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