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Enregistrement W2273469254

Sentencing Reform Reform: The Sentencing Information System Alternative to Sentencing Guidelines

2005· article· en· W2273469254 sur OpenAlexaboutno aff
Marc L. Miller

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Sentencing guidelinesPolitical scienceGuidelineLawCriminologySociologyComputer scienceGeographySentence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the high visibility of guideline sentencing reforms, about half the U.S. states still use systems primarily modeled on an indeterminate sentencing model. Very little is known about sentencing in these still-indeterminate states, or why they have resisted such a powerful reform movement. Perhaps some states have obtained an unduly negative impression because one of the most widely discussed guideline reforms (the federal system) is one of the worst, and atypical in many key respects. This article considers the viability of Sentencing Information Systems as a competing model of sentencing reform. Sentencing information systems provide judges with sufficient information to place an offense and offender into a larger context, and the most useful context for judges is how similar offenses and offenders have been sentenced before by the same judge, by other judges in the same courthouse, or by other judges in the same state or country. A judge faced with a new case can specify various offense and offender characteristics. For any combination of factors, the system will depict the range of sentences imposed. Sentencing Information Systems have become more plausible in the context of the developing language of sentencing and in light of modern information technology. Significant SIS systems are in use in Scotland and New South Wales, Australia. No SIS has yet demonstrated the capacity to achieve the central goals of modern sentencing reform, and substantial questions exist about whether and how bottom up information systems might integrate reform goals such as efficient resource allocation. Nonetheless, SIS have many virutes, including some of the virtues of markets more generally, and this article encourages continued experimentation with SIS. Information systems may have their greatest role to play in conjunction with guideline systems. An SIS would offer judges the kind of confidence in sentencing guidelines that has been lacking in some U.S. systems, and help to reveal the extent to which guideline systems were failing. Sentencing information systems offer the possibility of illuminating sentencing variation beyond jurisdictional boundaries California judges might find what Washington State or North Carolina judges do of interest, U.S. judges might find Canadian and English sentences of interest, and judges on the new International Criminal Court might find the sentences of many countries of interest. Unlike guidelines developed by a commission, independent groups can construct an SIS to inform judges and advocates in actual cases. Competing sentencing information systems could each try best to capture the interplay between rules, social norms and philosophical ideals. The system that best revealed the nature of sentencing decisions what matters to judges, what might matter, what ought to matter would come to be used by advocates in their arguments, by judges in their sentences, and by reformers in turn to critique and then improve upon the applicable rules. This happy, democratic vision of sentencing practice and reform need not be a chimera. To come to life it requires only full access to current and accurate sentencing information, including guideline information (in guideline systems), judge identifiers, and narrative or other records that would allow outsiders to code additional potentially relevant sentencing facts (perhaps from presentence investigation reports).

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0130,010
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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