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Record W7153158132 · doi:10.3917/rsc.2201.0187a

Rémi Boivin, Petit traité d’analyse criminelle . Montréal, Les Presses de l’Université de Montréal, 2021, 144 pages

2022· article· fr· W7153158132 on OpenAlexaboutno aff
Stéphane Leman-Langlois, Nadine Deslauriers-Varin

Bibliographic record

VenueRevue de science criminelle et de droit pénal comparé · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMedieval and Early Modern Justice
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Relation (database)Set (abstract data type)Sketch

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.141
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0050.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0030.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.000

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.

Opus teacher head0.037
GPT teacher head0.271
Teacher spread0.234 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2022
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