Notice bibliographique
Résumé
Appellate courts in many countries will often use a subset of the entire appellate body to decide cases. The United States courts of appeals, the European Court of Justice, and the highest courts in Canada, Israel, South Africa, New Zealand, and the United Kingdom all use subsets. In general, there have been two methods that appellate courts have used to choose their subsets: direct selection and random assignment. In direct selection, the chief judge or a designated court administrator simply selects the members and size of the panel for that particular case. In random assignment, the size of the panel is preset and the composition of the panel is randomly assigned from the full set of judges. Both of these subset selection methods likewise involve a trade-off. Direct selection allows for panels that reflect the views of the entire set of judges, but also permits the “gaming” of the outcome in particular cases. Random assignment prevents such purposeful gaming, but allows for non-representative outlier panels to form as a matter of simple probability. This Essay introduces a new method for selecting subsets that combines the best elements of both the direct selection method and random assignment, while avoiding their pitfalls. This new method — which I call the rank-order method — creates subsets that are judicially efficient and representative of the appellate body as a whole. Importantly, the rank-order method also mitigates against possible “judicial gaming.”
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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 | 0,023 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,007 |
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 ».