MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4413187807 · doi:10.4000/14h1d

Un cas d’innovation ‘accidentelle’ en matière de peines : une loi brésilienne sur les drogues

2007· article· fr· W4413187807 on OpenAlexaff
Álvaro P. Pires, Jean-François Cauchie

Bibliographic record

VenueChamp pénal · 2007
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCrime, Illicit Activities, and Governance
Canadian institutionsGlobal Affairs Canada
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La réflexion proposée dans ce papier porte sur les alternatives à l’incarcération et, plus globalement, sur les relations complexes qui se tissent entre les concepts de punition et d’innovation, de peine et d’innovation. A ce titre, nous évoquerons un exemple concret tiré de la législation criminelle brésilienne, une nouvelle loi en matière de drogues (2006), pour mettre en évidence l’intérêt théorique mais aussi les enjeux éthiques que peut susciter le concept d’innovation pénale. Introduisant une modification hyper improbable concernant les peines, cette loi brésilienne nous permettra alors de développer notre argumentaire en 7 temps : 1) décrire la modification législative qui servira d’arrière-plan à nos propos ; 2) présenter les outils conceptuels nécessaires à la description que nous entendons faire de cette modification législative ; 3) évoquer le statut que la théorie des systèmes autoréférentiels octroie à la production législative ; 4) attirer l’attention sur deux manières historiquement déviantes de conceptualiser la punition ; 5) indiquer quelques repères historiques sur le concept dominant de punition (en matière de justice pénale) ; 6) illustrer la restabilisation et la généralisation du concept dominant ou "normal" de peine et enfin 7) revenir, à titre de conclusion, sur les concepts centraux visés par notre démarche.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.755
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.292
Teacher spread0.265 · 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 teacher head, not a consensus.

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
Published2007
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueChamp pénalSame topicCrime, Illicit Activities, and GovernanceFrench-language works237,207