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Enregistrement W2111632808 · doi:10.1017/s0008423913000681

Does Patronage Matter? Connecting Influences on Judicial Appointments with Judicial Decision Making

2013· article· en· W2111632808 sur OpenAlexaffabout
Lori Hausegger, Troy Riddell, Matthew Hennigar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Political Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJudicial and Constitutional Studies
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNominationScrutinyPolitical scienceHumanitiesAppealLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract.The federal government's power to appoint judges has come under increased scrutiny in recent years. While many suggest that partisan affiliation, gender and professional background may be influencing the Canadian appointment process, and some have called into question the fairness of such influences, little attention has been directed at determining whether these characteristics influence the outcome of cases. This paper studies decisions made by the Ontario Court of Appeal between 1990 and 2003 and uses a unique measure of partisan affiliation in an attempt to answer the question: do characteristics which play a role in the appointment process influence judicial decision making. Résumé.Ces dernières années ont vu une augmentation de l'attention donné à l'autorité du gouvernement fédéral en ce qui concerne la nomination judiciaire. Il y en a plusieurs qui suggèrent que l'affiliation partisan, le sexe, et l'expérience professionnelle des candidats judiciaires sont tous des caractéristiques qui peuvent influencer la procédure de nomination. Encore d'autres ont remis en question l'équité d'un choix basé sur ces influences. Cependant, la question qui n'a pas reçu beaucoup d'attention jusqu'à maintenant est si ces caractéristiques influencent le résultat des affaires juridiques. L'article qui suit examine les décisions rendu par le Cour d'appel de l'Ontario entre les années 1990 et 2003, employant une mesure unique d'affiliation partisan, avec le but de répondre à la question : Est-ce que les caractéristiques qui peuvent jouer un rôle dans la procédure de nomination influencent les décisions judiciaires?

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations17
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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