Bibliographic record
Abstract
Cette thèse consiste à expliquer les lacunes que connait le droit français en matière d'auto-incrimination. Cette notion est inexistante en france et ne permet pas d'assurer aux justiciables un respect des droits de la défense affirmé. En effet, l'absence de ce droit au sein du code de procédure pénale ou de tout autre texte français, pose difficultés car les droits de la défense ne sont pas pleinement garantis. Certains mécanismes sont donc validés alors qu'ils sont attentatoires. Il est impératif que cette notion, avec tous les aspects qu'elle englobe soit prise en compte en droit français. Si le système américain et canadien le privilégie tant c'est bien que ce droit de ne pas s'auto-incriminer requiert un développement approfondi. Il sera également important d'observer comment le doit pénal français tente de le contourner, notamment au regard de certaines alternatives au jugement tel que le plea-bargaining. La question sera donc de se demander s'il est préférable de privilégier une atteinte aux droits de la défense ou la peine qui peut en découler.
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".