Rémi Boivin, Petit traité d’analyse criminelle . Montréal, Les Presses de l’Université de Montréal, 2021, 144 pages
Bibliographic record
Abstract
Il peut être observé, devant les juridictions internationales pénales, une certaine opacité dans la détermination de la peine. Celles-ci énoncent généralement proportionner la peine à la gravité du crime et détaillent les éléments pris en compte pour évaluer cette dernière. Cependant, leur appréciation ainsi que leur pondération restent relativement discrétionnaires, ne permettant pas de saisir aisément le calcul pénal opéré par les juges. Le Tribunal pénal international pour l'ex-Yougoslavie (TPIY), ayant à ce jour définitivement condamné 91 individus, apparaît être le candidat idéal à une étude statistique des rapports entre gravité et peine, la plupart des autres juridictions n'ayant pas rendu suffisamment de jugements pour dégager des tendances statistiques représentatives. Les peines d'emprisonnement prononcées par le TPIY ont souvent été critiquées car prétendument disproportionnées et chaotiques. Une analyse systémique et mathématique permet de relativiser ces reproches en constatant une certaine cohérence du quantum de la peine. Du mode de responsabilité à la qualification pénale en passant par le nombre de victimes ou de déclarations de culpabilité, la présente étude se propose d'analyser aussi bien juridiquement que statistiquement le poids des éléments principaux de la gravité dans l'économie de la peine. Confirmant certaines affirmations du TPIY, telles que la réduction de peine d'un tiers attachée classiquement à un plaidoyer de culpabilité, cette contribution en nuancera d'autres, notamment l'absence supposée de hiérarchie entre les crimes ou entre les modes de responsabilité pénale.
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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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.043 | 0.007 |
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".