Book Note: Too Big To Jail: How Prosecutors Compromise With Corporations, by Brandon L. Garrett
Notice bibliographique
Résumé
OVER THE PAST DECADE, the criminal justice system has been confronted with a staggering increase in prosecutions of corporations. In Too Big to Jail: How Prosecutors Compromise with Corporations,1 Brandon L. Garrett explores the “hidden world” of corporate prosecutions2 and looks at what happens when a major company is prosecuted in the United States. Using compiled data of corporate settlement agreements and convictions from the past decade, the author reveals that prosecutors fail to effectively punish corporate crimes. Garrett draws upon his research to bring the necessary attention to corporate crime and to reflect on whether enough is being done to properly hold corporations accountable for their misconduct. In chapter one, Garrett sets the tone for the disheartening notion that large organizations are “too big to jail” and details the many challenges faced by federal prosecutors, analogizing a corporate prosecution to the Biblical battle between David and Goliath. The author examines the more lenient approaches used by federal prosecutors, noting a decline in convictions of companies accompanied by an expansion in the use of deferred prosecution and non-prosecution agreements, which are settlement agreements that focus on improving and restructuring the corporation.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».