Quand la justice commet l'irréparable, parcours sinueux de la personne condamnée en quête de son innocence
Bibliographic record
Abstract
Les erreurs dans les cours de justice sont possibles et bien réelles encore de nos jours. La procédure en droit pénal a connu au cours des derniers siècles des modifications et mutations signes de son évolution. Citons comme exemple : les contrôles en cours d'enquête et les avancées technologiques rendant la preuve plus certaine ; les protections supplémentaires accordées à la personne accusée comme droits et garanties afin de la protéger ainsi que l'efficacité procédurale, nouvel enjeu pour réduire les délais passant par le plaidoyer de culpabilité. Or, il demeure toujours impossible de totalement contrer l'erreur judiciaire. Dans ce mémoire, nous étudierons les erreurs judiciaires et la demande en révision de la condamnation pénale en droit français et canadien. Nous nous attarderons particulièrement à l'erreur née durant l'enquête qui se perpétue en l'instance, en identifiant ses causes, et les moyens en place pour la contrer. Ainsi, nous pourrons déterminer si ceux-ci sont efficaces dans les faits. Enfin, nous examinerons plus attentivement dans les deux régimes le remède prévu à l'erreur judiciaire qu'est la demande en révision afin de bien comprendre les motifs pour y accéder et ainsi déterminer son efficacité comme réparation du tort subi par la personne condamnée, mais innocente suite à une condamnation définitive.
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 | 0.006 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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".