L’instruction judiciaire au Maroc: interactions, déséquilibres et perspectives de réforme « Étude critique de la phase d’instruction à la lumière des pratiques judiciaires et du droit comparé »
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une analyse critique approfondie de la phase d’instruction dans le système judiciaire marocain, en mettant en lumière les déséquilibres structurels et fonctionnels qui affectent les interactions entre le juge d’instruction et les autres acteurs de la procédure pénale. Il s’appuie sur une étude rigoureuse du cadre normatif actuel (Code de procédure pénale, textes organiques, jurisprudence) et sur l’observation des pratiques judiciaires pour démontrer l’écart persistant entre les principes affichés (contradictoire, impartialité, égalité des armes) et leur effectivité. L’article examine dans une première partie le rôle du juge d’instruction, son statut hybride, ainsi que les rapports parfois déséquilibrés qu’il entretient avec le ministère public, la défense, les parties civiles et les auxiliaires de justice. Il met en évidence les pressions institutionnelles, les lacunes procédurales, et l'absence de recours effectif en cours d’instruction. Dans une seconde partie, l’étude propose une série de pistes de réforme, fondées à la fois sur les besoins internes (renforcement du contradictoire, collégialité, contrôle procédural, numérisation) et sur des comparaisons internationales éclairantes (France, Belgique, Espagne, Canada). Elle s’achève sur un appel à repenser l’architecture procédurale de l’instruction au Maroc dans une logique de modernisation, de transparence et de respect effectif des droits fondamentaux.
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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 | 0.006 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".