Public Duty versus Private Information: Jury Privacy in the Information Age
Notice bibliographique
Résumé
The lay-jury remains a central feature of justice systems in many common law countries. Underpinning the nature of jury trials are two fundamental principles: representativeness and impartiality. In order to satisfy these principles, jurors will typically be asked to provide personal information. This disclosure presents the possibility that a juror’s private information may be misused. While such concerns have existed for some time, the advent of Information Communication Technologies has given them increased urgency. Surveys reveal that a significant number of jurors are concerned for their privacy and safety, presenting a conflict between the public duty of jury service and their personal right of privacy. This article considers the extent to which the state can and should protect the privacy of individuals called for jury service. Focusing on examples from Australia, Canada, the United Kingdom and the United States, it begins with a discussion of the extent to which jurors are required to disclose personal information. It then discusses various concerns that may arise as a result of that disclosure, particularly personal safety and public embarrassment. Finally, suggestions for reform are provided in an attempt to address these concerns.
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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 | 0,067 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,032 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».