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Enregistrement W2794396534 · doi:10.1163/15730352-04301003

Transparency in the Work of Judicial Councils: The Experience of (East) European Countries

2018· article· en· W2794396534 sur OpenAlexaff
Peter H. Solomon

Notice bibliographique

RevueReview of Central and East European Law · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and International Law Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)AccountabilityPolitical scienceJudicial reviewJudicial activismJudicial independenceJudicial reformAutonomyOpenness to experiencePublic administrationLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many countries of Europe, including especially its Eastern part, in the 21st century judicial councils have replaced ministries of justice as the bodies that manage judicial careers and govern the judiciary. This model may enhance the autonomy of the judicial branch but also weaken its accountability and lead to judicial corporatism. One way to counter the negative trends is to enhance public accountability of judicial councils, by making the work of councils is open and visible. Not surprisingly, judicial reformers have made transparency into a key criterion for a successful judicial council, leading many countries to promote transparency in their judicial councils. This article evaluates this trend−by (1) providing cases studies of four judicial councils, those of Italy, Poland, Moldova, and Latvia; and (2) comparing the work of empowered judicial councils throughout Europe with regard to the openness of judicial disciplinary hearings and public sessions of judicial councils themselves. On this basis I argue that while legal requirements for transparency are becoming the norm, they do not necessarily make the work of judicial councils open, let alone produce public accountability. This outcome requires as well a genuine commitment of council members and staff to transparency arrangements, the cessation of resistance to such arrangements, and the provision of money and staff to support them.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0090,015
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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