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Enregistrement W1493075240 · doi:10.60082/2817-5069.2793

Justice as a Rounding Error?: Evidence of Subconscious Bias in Second-Degree Murder Sentences in Canada

2015· article· en· W1493075240 sur OpenAlexaffvenueabout
Craig E. Jones, Micah B. Rankin

Notice bibliographique

RevueOsgoode Hall law journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLaw, Economics, and Judicial Systems
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubconsciousHeuristicsPreferenceDiscretionPsychologyRoundingDegree (music)Judicial discretionSocial psychologyConsistency (knowledge bases)Criminal lawHeuristicCriminal justiceLawPolitical scienceCriminologyComputer scienceMathematicsStatisticsJudicial review

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are few areas of law that grant judges as much discretion as the sentencing of criminal offenders. This discretion necessarily leads to concerns about the influence of biases, including those that result from subconscious processes associated with human cognition; that is to say, heuristics. In this article, the authors explore one heuristic—number preference—through an examination of all reported second degree murder parole ineligibility decisions between 1990 and 2012. Number preference leads individuals to predictably round off measurements to certain favoured numbers. The authors identify a tendency for parole ineligibility decisions to cluster around even numbers and multiples of five, without any obvious, legally-justifiable reason for such rounding. The authors propose that the phenomenon should cause concern not least because it suggests that other, less easily measurable but no less powerful, heuristics may also be at work in judicial decisions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,216
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,071 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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