L'influence du lieu de résidence sur la peine : l'application du principe d'harmonisation des peines sur le manquement à une ordonnance de probation dans les districts judiciaires de Montréal et Rimouski
Bibliographic record
Abstract
L'auteure s'est intéressée à l'impact du lieu où se déroule l'imposition de la peine dans la détermination de celle-ci. Au centre de cette étude donc, le principe d'harmonisation des peines que l'on retrouve à l'alinéa 718.2 b) du Code Criminel. Les principes de détermination de la peine guident le juge dans l'exercice difficile de l'imposition de la peine appropriée. Parmi ceux-ci, l'harmonisation des peines implique que le juge doit s'assurer de « l'infliction de peines semblables à celles infligées à des délinquants pour des infractions semblables commises dans des circonstances semblables ». Dans cette étude divisée en deux chapitres, l'auteure nous présente tout d'abord une recension de la littérature portant sur ce principe, comprenant les origines de celui-ci, son interprétation par les tribunaux et une section consacrée à l'étude criminologique des disparités sentencielles. L'auteure discute entre autres de l'arrêt Lacasse, rendu par la Cour suprême en 2015, qui permet au juge de première instance de s'écarter des fourchettes de peines applicables en raison de la présence d'une situation locale particulière ou des besoins de la communauté. Dans le deuxième chapitre, l'auteure nous présente les résultats de son étude empirique, dans laquelle elle a comparé les peines imposées pour des infractions à l'article 733.1 du Code criminel, soit le manquement à une ordonnance de probation entre les districts judiciaires de Montréal et de Rimouski. En ayant compilé plus de 150 dossiers dans lesquels des peines furent imposées en 2018 (année de référence), l'auteure est en mesure de dresser des constats d'intérêt pour la communauté juridique, qui replacent les principes d'harmonisation et de proportionnalité de peine au cœur du débat.
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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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".