Finding Life in Hurricane Shelby: Reviving the Voting Rights Act by Reforming Section 3 Preclearance
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTIONAlberta Currie, a seventy-eight-year-old African-American woman, has voted in every election since 1956 when she was just twenty-one years old. 1 Long ago, Alberta's grandmother instilled in her the importance of never missing a voting day. 2 Unfortunately, the 2012 general election may have been Alberta's last opportunity.Alberta does not possess a birth certificate because she was born at home to a midwife in the segregated South during the height of Jim Crow. 3 For this reason, Alberta cannot obtain photo identification recognized under North Carolina law. 4 In most states, Alberta's lack of photo identification would not prevent her from exercising her right to vote.But in North Carolina, Alberta may never vote again, due to the state's strict voter identification law enacted in the aftermath of the Supreme Court's decision in Shelby County v. Holder.5 Although Shelby County's critics attacked the decision as the end of the Voting Rights Era, 6 Alberta's circumstances demonstrate that a new war over the Voting Rights Act (the Act) has only just begun.7 At the heart of this * J.D. Candidate, The Ohio State University Moritz College of Law, expected
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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 | 0,006 | 0,013 |
| 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 | 0,016 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».