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Enregistrement W2963745909 · doi:10.1093/aler/ahz008

Explaining Difference in the Quantity of Cases Heard by Courts of Last Resort

2019· article· en· W2963745909 sur OpenAlex
Pablo Bravo-Hurtado, Álvaro E. Bustos

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAmerican Law and Economics Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLaw, Economics, and Judicial Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLawConsistency (knowledge bases)Supreme courtJudicial interpretationPolitical scienceInterpretation (philosophy)Common lawCivil law (Civil law)Public lawMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While civil law courts of last resort—e.g., cassation courts in France, Italy, and Chile—review up to 90% of appealed cases, common law courts of last resort—e.g., supreme courts of the United States, United Kingdom, and Canada—hear as few as 1% of the same petitions. In this study, we postulate that these different policies can be explained by a comparatively larger commitment from common law courts of last resort to judicial law-making rather than judicial uniformity. While courts require few hearings to update the law (in theory one decision is sufficient), they need a large number of hearings to maximize consistency in the lower courts’ interpretation of the law. We show that the optimal number of hearings increases with an increment in the courts’ concern for uniformity. We also show that if hearing costs are linear then the hearing policies of all courts can be classified in only two types. In addition, we predict important changes in hearing policies when the number of petitions increases. Finally, we find that hearing rates and reversal disutility operate as two ways in which a legal system can achieve a given level of judicial uniformity.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,209 · 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