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Enregistrement W2521847757 · doi:10.1111/lasr.12237

Judicial Impartiality and Independence in Divided Societies: An Empirical Analysis of the Constitutional Court of Bosnia-Herzegovina

2016· article· en· W2521847757 sur OpenAlexfundno aff
Alex Schwartz, Melanie Janelle Murchison

Notice bibliographique

RevueLaw & Society Review · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJudicial and Constitutional Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityBritish AcademyQueen's University BelfastLeverhulme Trust
Mots-clésImpartialityJudicial independencePolitical scienceLawPoliticsJudicial activismIndependence (probability theory)Dissenting opinionJudicial discretionConstitutional courtLoyaltyJudicial opinionJudicial reviewLaw and economicsConstitutionSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of constitutional courts in deeply divided societies is complicated by the danger that the salient societal cleavages may influence judicial decision-making and, consequently, undermine judicial impartiality and independence. With reference to the decisions of the Constitutional Court of Bosnia-Herzegovina, this article investigates the influence of ethno-national affiliation on judicial behaviour and the extent to which variation in judicial tenure amplifies or dampens that influence. Based on a statistical analysis of an original dataset of the Court's decisions, we find that the judges do in fact divide predictably along ethno-national lines, at least in certain types of cases, and that these divisions cannot be reduced to a residual loyalty to their appointing political parties. Contrary to some theoretical expectations, however, we find that long-term tenure does little to dampen the influence of ethno-national affiliation on judicial behaviour. Moreover, our findings suggest that this influence may actually increase as a judge acclimates to the dynamics of a divided court. We conclude by considering how alternative arrangements for the selection and tenure of judges might help to ameliorate this problem.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,007
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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