Does Avoiding Judicial Isolation Outweigh the Risks Related to “Professional Death by Facebook”?
Notice bibliographique
Résumé
What happens when judges, in light of their role and responsibilities, and the scrutiny to which they are subjected, fall prey to a condition known as the “online disinhibition effect”? More importantly perhaps, what steps might judges reasonably take in order to pre-empt that fate, proactively addressing judicial social networking and its potential ramification for the administration of justice in the digital age? The immediate purpose of this article is to generate greater awareness of the issues specifically surrounding judicial social networking and to highlight some practical steps that those responsible for judicial training might consider in order to better equip judges for dealing with the exigencies of the digital realm. The focus is on understanding how to first recognize and then mitigate privacy and security risks in order to avoid bringing justice into disrepute through mishaps, and to stave off otherwise preventable incidents. This paper endeavors to provide a very brief overview of the emerging normative framework pertinent to the judicial use of social media, from a comparative perspective, concluding with some more practical (however preliminary) recommendations for more prudent and advised ESM use.
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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 | 0,023 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,017 |
| Communication savante | 0,013 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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.
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 ».