Rule 11(E)(1)(C) and the Sentencing Guidelines: Bargaining Outside the Heartland?
Notice bibliographique
Résumé
This article examines how the federal sentencing guidelines have affected the practice and substance of plea bargaining. It first examines the nature of Rule 11(e)(1)(C) pleas, which allow a prosecutor and a defendant to agree that a specific sentence is appropriate for the offense of conviction. The judge may accept or reject the sentence, but if she rejects the sentence then she must allow the defendant the chance to withdraw the plea. The article argues that under the federal sentencing guidelines, prosecutors and defendants are increasingly entering into plea agreements that -- although not formally denominated as Rule 11(e)(1)(C) pleas -- are, for all intents and purposes, so binding and constrictive as to any number of relevant facts and terms that they are tantamount to Rule 11(e)(1)(C) pleas. It then examine the effect of this trend in light of the existence of guideline manipulation, which is the practice of prosecutors and defendants agreeing to certain factual and legal stiuplations that affect the ultimate calculation of defendant's sentence under the Guidelines. Building off of the work of Professors Stephen Schulhofer and Irene Nagel, the article then examine the extent to which guideline manipulation exists in the District of Columbia and draws some conclusions about how the increasing familiarity with the Guidelines, as well as Department of Justice policy, have affected the practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».