L'erreur judiciaire : une démonstration difficile
Bibliographic record
Abstract
Une personne est injustement condamnée à l'emprisonnement. Elle est victime d'une\nerreur judiciaire. Plusieurs causes peuvent être à l'origine d'une telle injustice mais\nmalheureusement il est difficile de le prouver. Le système de justice pénale au pays\nn'est pas à l'abri des condamnations injustifiées et plusieurs innocentes victimes en\nont payé le prix.\nOr, comment une victime d'erreur judiciaire peut-elle prouver son innocence et ainsi\nrecouvrer la liberté à laquelle elle a droit? Certes, l'aveu du coupable ou la découverte\nd'une nouvelle preuve peuvent servir de moyens de reconnaissance factuelle d'une\ncondamnation injustifiée. Toutefois, certains obstacles procéduraux comme les délais\nd'appel, les règles d'admissibilité de la preuve nouvelle ou encore le mécanisme de\ncorrection des erreurs judiciaires prévu aux articles 696.1 et suivants du Code\ncriminel peuvent compliquer le scénario. Avant le 4 juin 2002, cette dernière\nprocédure était visée par l'article 690 du Code. Toutefois, suite à de nombreuses\ncritiques ainsi qu'à une consultation publique orchestrée par le gouvernement\ncanadien, des modifications législatives ont été apportées à cette procédure. Mais\ncelles-ci sont-elles suffisantes? Nous pensons que certaines des modifications sont\ngrandement appréciables. Cependant, la structure d'évaluation des dossiers et de\nrecommandation des dossiers au ministre de la Justice mériterait la mise en place\nd'un comité formé d'avocats indépendants pour conseiller ce dernier. Cela est\nnécessaire afin de réduire à néant tout conflit d'intérêts potentiel de la part du\nMinistre 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 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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.009 | 0.015 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
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.
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".