Converting time reference in judges’ summations: a study in time reference management in a Creole continuum courtroom
Notice bibliographique
Résumé
When witnesses take the stand in court, they attempt, for the most part, to reduce the past experience of a crime to a story. This story is usually co-created and mediated by a lawyer via examination in chief or cross examination. What can potentially emerge as a result is a series of competing narratives – different, and sometimes contradictory, versions of the same story. Judges must somehow find a way to consolidate all the competing narratives inside the courtroom before arriving at the verdict, or, in juried cases, instruct the jury on how to arrive at a final decision. This article examines the techniques the judge uses to consolidate one particular detail - time. Since the linguistic situation in Jamaica is described as a Creole continuum moving between Jamaican Creole (JC) and Standard Jamaican English (SJE), judges have the complex task of navigating markedly distinct ways of representing time both lexically and grammatically. The study explains the tense conversion technique which judges in the Jamaican courtroom use when moving between the TMA (tense mood aspect) systems of JC (input during the trial) and SJE (output during the summation). The study reveals that some tense conversions in the summation may in fact be contrary to what was the intended meaning during the testimony and as such pose a problem for interpretation.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».