Peligrosidad, algoritmos y due process: el caso State v Loomis
NAGIOS: RODERIC FUNCIONANDO

Peligrosidad, algoritmos y due process: el caso State v Loomis

DSpace Repository

Peligrosidad, algoritmos y due process: el caso State v Loomis

Show simple item record

dc.contributor.author Martínez Garay, Lucía
dc.date.accessioned 2020-01-24T16:45:38Z
dc.date.available 2020-01-24T16:45:38Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/10550/72730
dc.description.abstract El movimiento contemporáneo tendente a la sustitución de la noción de peligrosidad por el enfoque de la valoración del riesgo (risk assessment), que se inició en el ámbito del derecho penitenciario y de ejecución de las penas, está llegando a otras fases del proceso penal, como la de sentencia. Presentándose como una práctica «basada en la evidencia» (evidence-based sentencing), propugna tomar en consideración las valoraciones estructuradas del riesgo de reincidencia a la hora de determinar la clase y cuantía de la pena a imponer, para adecuarla mejor a las necesidades de prevención especial. El presente trabajo analiza críticamente una de las primeras sentencias de un tribunal supremo estatal de los EEUU que se ha enfrentado a los problemas que plantea esta propuesta, y en particular al siguiente: ¿es compatible con el derecho al debido proceso agravar la pena sobre la base de la valoración de riesgo hecha por un algoritmo, cuyo funcionamiento no se desvela al acusado porque está protegido como secreto de empresa?
dc.language.iso spa
dc.relation.ispartof Revista de Derecho Penal y Criminología (uned), 2018, num. 20, p. 485-502
dc.rights.uri info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.source Martínez Garay, Lucía 2018 Peligrosidad, algoritmos y due process: el caso State v Loomis Revista de Derecho Penal y Criminología (uned) 20 485 502
dc.subject Justícia penal Administració
dc.title Peligrosidad, algoritmos y due process: el caso State v Loomis
dc.type info:eu-repo/semantics/article
dc.date.updated 2020-01-24T16:45:38Z
dc.identifier.idgrec 135792

View       (280.1Kb)

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace

Advanced Search

Browse

Statistics