MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2612301594 · doi:10.4324/9781315400068

Debating Judicial Appointments in an Age of Diversity

2017· book· en· W2612301594 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJudicial and Constitutional Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversity (politics)Political sciencePsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What should be the primary goals of a judicial appointments system, and how much weight should be placed on diversity in particular? Why is achieving a diverse judiciary across the UK taking so long? Is it time for positive action? What role should the current judiciary play in the appointment of our future judges? There is broad agreement within the UK and other common law countries that diversity raises important questions for a legal system and its officials, but much less agreement about the full implications of recognising diversity as an important goal of the judicial appointments regime. Opinions differ, for example, on the methods, forms, timing and motivations for judicial diversity. To mark the tenth anniversary of the creation of the Judicial Appointments Commission (JAC) in England and Wales, this collection includes contributions from current and retired judges, civil servants, practitioners, current and former commissioners on the JAC and leading academics from Australia, Canada, South Africa and across the UK. Together they provide timely and authoritative insights into past, current and future debates on the search for diversity in judicial appointments. Topics discussed include the role and responsibility of independent appointment bodies; assessments of the JAC's first ten years; appointments to the UK Supreme Court; the pace of change; definitions of 'merit' and 'diversity'; mandatory retirement ages; the use of ceiling quotas; and the appropriate role of judges and politicians in the appointments process.

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)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,157
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,157
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0230,034
Communication savante0,0220,017
Science ouverte0,0030,019
Intégrité de la recherche0,0110,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetJudicial and Constitutional StudiesTravaux en français237 207