Notice bibliographique
Résumé
A colleague later reminisced that Judge Jones' "beautifullv crafted opinions stand out in the New York Reports as models of scholarship, clarity of thought, and lucid gracefil wordsmanship.""The opinions were "clear, crisp, powerful writings," ChiefJudge Judith S. Kaye certified, "not a spare or careless word in them."'I began my career as one of JudgeJones' law clerks more than 40 years ago.This article shares the judge's enduring lessons about the constructive role that editing from law clerks, and sometimes from other inner court staff, can play in preparing an opinion's preliminary drafts.These lessons, taught during my two-year appointment, can influence riot only judges who have access to these human resources, but also other legal writers who value constructive editing from colleagues in their law v offices.In opinion writing, a judge's editorial process balances three forces that this article explores below.The firstethical constraints expressed in the Model (ode of judicial Conduct 1 unique to judging.But the second and third forces are comion to all legal writing pride of authorship (the writer's emotional attachment to what the writer has already put on paper); and personal and professional modesty (the writer's capacity to restrain this pride and carefully weigh editors' input during a writing's gestation, 6/21/18
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,018 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,026 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».