Justice as Told by Judges: The Case of Litigation over Local Anti-Immigrant Legislation
Notice bibliographique
Résumé
In the absence of comprehensive immigration reform at the federal level, many American states and localities are undertaking their own legal reforms. The new state and local laws have been challenged by immigrant-rights organizations and individuals on the grounds that the federal government has already pre-empted the field. The lawsuits bring a new narrative voice—that of judges—into the boiling U.S. immigration debate. Judges engage the controversy over local enforcement of immigration enforcement, as they have other contentious disputes, both as pragmatic decision-makers and as spokespersons for justice. The tensions this dual role entails are explored here in the context of a single, controversial case. Close-up analysis of the judge’s narrative strategy reveals a range of specific techniques to create moral distance from a decision, combined, ironically, with the enlistment of moral themes to justify the ruling. The inter-twining of rule-of-law and justice rhetoric mirrors and also shapes a broader politics of justice in the United States.
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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 | 0,020 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,070 | 0,032 |
| Communication savante | 0,025 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».