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Enregistrement W2992063119

Article I Judges in an Article III World: The Career Path of Magistrate Judges

2016· article· en· W2992063119 sur OpenAlexaff
Tracey E. George, Albert Yoon

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJudicial and Constitutional Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagistrateLawPolitical scienceAdjudicationDeference
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Federal magistrate judges are a relatively new creation, officially dating back only to 1968 in a federal judicial system which dates to 1789. Unlike federal district and appellate judges, whose constitutional authority is rooted in Article III, federal magistrate judges are a creation of Congress through Article I. Since their inception as special masters, magistrate judges’ responsibilities have steadily grown, now presiding (with the parties’ consent) over civil as well as misdemeanor criminal trials. The institutional differences between magistrate and district judges are stark: selection, compensation, and tenure, to name a few. At the same time, the roles of these judges significantly overlap, and district courts vary in the power and deference granted to magistrate judges. Notwithstanding their importance in federal adjudication, our understanding of magistrate judges remains limited. This article attempts to increase our understanding by building a unique dataset that comprises the universe of sitting United States magistrate judges, capturing both biographical and professional characteristics. We find that magistrate judges come from more diverse educational and professional backgrounds than do district judges. The implications of this finding are significant because magistrate judges exercise greater decision-making discretion in federal courts and serve as a pipeline to the Article III judiciary.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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