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Record W607774589 · doi:10.71781/1786

L'erreur judiciaire : une démonstration difficile

2004· dissertation· fr· W607774589 on OpenAlexaboutno aff
Yanick Laramée

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2004
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Une personne est injustement condamnée à l'emprisonnement. Elle est victime d'une erreur judiciaire. Plusieurs causes peuvent être à l'origine d'une telle injustice mais malheureusement il est difficile de le prouver. Le système de justice pénale au pays n'est pas à l'abri des condamnations injustifiées et plusieurs innocentes victimes en ont payé le prix. Or, comment une victime d'erreur judiciaire peut-elle prouver son innocence et ainsi recouvrer la liberté à laquelle elle a droit? Certes, l'aveu du coupable ou la découverte d'une nouvelle preuve peuvent servir de moyens de reconnaissance factuelle d'une condamnation injustifiée. Toutefois, certains obstacles procéduraux comme les délais d'appel, les règles d'admissibilité de la preuve nouvelle ou encore le mécanisme de correction des erreurs judiciaires prévu aux articles 696.1 et suivants du Code criminel peuvent compliquer le scénario. Avant le 4 juin 2002, cette dernière procédure était visée par l'article 690 du Code. Toutefois, suite à de nombreuses critiques ainsi qu'à une consultation publique orchestrée par le gouvernement canadien, des modifications législatives ont été apportées à cette procédure. Mais celles-ci sont-elles suffisantes? Nous pensons que certaines des modifications sont grandement appréciables. Cependant, la structure d'évaluation des dossiers et de recommandation des dossiers au ministre de la Justice mériterait la mise en place d'un comité formé d'avocats indépendants pour conseiller ce dernier. Cela est nécessaire afin de réduire à néant tout conflit d'intérêts potentiel de la part du Ministre et d'assurer la transparence du processus en cause.

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)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.029
Threshold uncertainty score0.058

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.021
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0140.013
Scholarly communication0.0080.006
Open science0.0020.010
Research integrity0.0090.015
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.004

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 head0.073
GPT teacher head0.447
Teacher spread0.374 · 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 designTheoretical or conceptual
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
Published2004
Admission routes1
Has abstractyes

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