A Study on the Improvement of Punishment System in the Inquisitorial Structure : In Relation to an Introduction of the Discipline System in Canada
Bibliographic record
Abstract
국가인권위원회가 생긴 이래로 2022년까지 교정기관의 ‘조사 및 징벌 등’에 대한 진정 건수가 5,113건에 달하고 있다. 이에 교정본부는 법령 등의 개정으로 징벌 사유의 변화, 징벌위원회 의 외부위원 3명 이상 규정, 징벌 종류의 다변화 등 계속하여 불만을 최소화하기 위해 노력하였다. 하지만 여전히 교정기관은 국가인권위원회로부터 조사 및 징벌 규정과 관련하여 권고 결정 을 받고 있고, 수용자들의 불만 역시 여전히 높다. 그 불만의 시작이자 가장 중요한 점은 현재의 징벌제도가 규문적 구조라는 것이다. 이와 같은 고민을 일찍이 하여 교정기관 징벌제도의 변혁을 크게 한 대표적인 나라가 캐나다이다. 캐나다는 징벌제도를 징 벌위원회에서 교도소 재판으로 변화시켜 징벌 절차의 공정성 확 보와 절차적 정당성을 확립하였다. 이에 현재 우리 교정기관 징 벌제도의 문제점을 살펴보고, 캐나다 교도소 징벌제도를 그 대 안으로 제시하여 보겠다.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".