Triaging the Law: Developing the Common Law on the Supreme Court of India
Notice bibliographique
Résumé
Legal precedent serves as the foundation of the common law. Judges provide their reasoning through precedent, citing cases to support their conclusion while distinguishing between cases cited by that counsel in favor of an opposing result. Legal precedent also provides the mechanism by which judges communicate with one another, at the same time providing guidance to prospective litigants and the practicing bar. This process is particularly important for supreme courts, whose decisions bind all lower courts within their jurisdiction. For this reason, in most common‐law jurisdictions, the supreme court decides relatively few cases but draws heavily on precedent for the opinions it issues. The Supreme Court in India stands in contrast to its counterparts in countries such as the United States and Canada in that it decides thousands, rather than tens, of cases. Examining the universe of Court decisions from 1950–2010, we find that the Court elects not to cite precedent in nearly half its opinions. In turn, these opinions without citation to precedent are rarely subsequently cited. However, there is a second set of decisions that is more analogous to U.S. Supreme Court decisions. These decisions do cite prior decisions and are cited by later cases. Opinions that do cite precedent gravitate to older opinions, whose salience often endures for decades. These findings suggest the Court is constrained in its ability to process a heavy caseload, and makes strategic decisions as to which opinions to emphasize through its use of precedent.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,013 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».