Alcohol use disorders and crime: identifying and analysing the role of judicial discourse
Bibliographic record
Abstract
La consommation d'alcool est une activité appréciée d’une manière responsablepar la plupart des gens. Cependant, l'alcool peut rapidement devenir un catalyseur pourles comportements qui sont qualifiés comme étant criminels par la loi. En fait, la majoritédes délinquants au Canada souffrent dans une certaine mesure d'un trouble lié à l'alcool.Étant donné la prévalence de cette dépendance dans le système, comment le système dejustice pénale canadien et ses juges traitent-ils le délinquant alcoolique? Quels sont lesréponses et les thèmes de discussion les plus courants parmi les juges confrontés à undélinquant souffrant d'un trouble de l'alcoolisme? Cette thèse définira les termes clésrelatifs aux troubles de la consommation d'alcool, à la criminalité et à la détermination dela peine. La recherche et l’analyse originale de cette thèse permettront au final lapremière classification du discours judiciaire sur les troubles de la consommationd’alcool par thème de discussion, permettant ainsi d’analyser l’impact de ces différentestensions de discussion sur la détermination de la peine de l’accusé ou du délinquant.Les thèmes identifiés comprennent l’incapacité, la reconnaissance des efforts deréadaptation, la reconnaissance de la responsabilité de l’État, le traitement alternatif et ladiscussion sur la réforme. Au-delà des spécificités académiques de cette étude, cette thèsea tenté d'expliquer la possibilité que le criminel ne soit pas toujours seul responsable d'uncrime et que la société puisse jouer un rôle contributif en qualifiant l'individu de criminel.En outre, le «criminel» peut simplement être un toxicomane
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 | 0.004 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".