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Enregistrement W1784713775

Judges Talking To Jurors in Criminal Cases: Why U.S. Judges Do It So Differently From Just About Everyone Else

2013· article· en· W1784713775 sur OpenAlexaboutno aff
Paul Marcus

Notice bibliographique

RevueFaculty publications · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJury Decision Making Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyLawPolitical scienceSocial psychologyCriminology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada, a ten-minute drive of a mere 3.28 kilometers.4 She is not at all concerned about going beyond the giving of jury instructions.In fact, if she does not, she is likely to be reversed on appeal, perhaps even disciplined.And, it is not just that judge in Windsor.A judge in Auckland, one in London, one in Sydney, each would feel no hesitation going beyond a statement of the law and would likely be obliged to do so.Why the difference between U.S. judges and judges from other common law based nations, with similar roots in the English criminal justice system?After sitting through trials in several different nations over the past few decades, that became a nagging question for me.Are Americans really that different from their English-speaking cousins on this point?5 What explains that difference?And which nation gets it right?Those are the questions I intend to answer in this article.To do so, I take an unconventional approach.Of course, I will briefly discuss the well-established legal principles one finds in cases, statutes, and rules in the five focal nations of Australia, Canada, England, New Zealand, and the United States.In my research, however, I sought to go beyond this, to find out the way in which the practice really occurs.In short, I was trying to determine whether the trial judges truly acted so very differently in the various nations.I was in touch with more than eighty individuals in these five nations.6 Most I knew; all were experienced in the world of criminal justice, as trial or appeals 4. 2.04 miles.5.This is not the only point involving criminal procedure where the common law nations differ.Sharp contrasts can be drawn regarding the role and accessibility of the jury in the criminal trial, rules of exclusion, protections against self-incrimination, double jeopardy, sentencing, and open proceedings.I have-with my friend and colleague Professor Vicki Waye-twice before addressed such points in looking at Australia and the United States.See generally Paul Marcus & Vicki Waye, Australia and the United States: Two Common Criminal Justice Systems Uncommonly at Odds, Part 2, 18 TUL.J. INT'L & COMP.L. 335 (2010); Paul Marcus & Vicki Waye, Australia and the United States: Two Common Criminal Justice Systems Uncommonly at Odds, 12 TUL.J. INT'L & COMP.L. 27 (2004).6. Five from New Zealand (Auckland, Christchurch, and Wellington).New Zealand has a population of roughly 4,327,944 people.CIA WORLD FACT BOOK, https://www.cia.gov/library/publications/the-world-factbook/rankorder/2119rank.html(estimates as of July 2012) (last visited Mar. 6, 2013).Nine from Canada (Alberta, British Columbia, Ontario, and Saskatchewan).Canada's population is 34,300,083 people.Id. Eighteen from Australia (South Australia, Victoria, Western Australia, Queensland, and New South Wales).Australia's population is 22,015,576 people.Id.Ten from England (Brighton, Exeter, London, Nottingham, and Sheffield).England has a population of 52,000,000 people.OFFICE OF NATIONAL STATISTICS, http://populationofengland.co.uk

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,170
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,170
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0360,027
Communication savante0,0180,013
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0150,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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