Towards Just, Fair and Interpretable Methods for Judicial Subset Selection
Notice bibliographique
Résumé
In many judicial systems -- including the United States courts of appeals, the European Court of Justice, the UK Supreme Court and the Supreme Court of Canada -- a subset of judges is selected from the entire judicial body for each case in order to hear the arguments and decide the judgment. Ideally, the subset selected is representative, i.e., the decision of the subset would match what the decision of the entire judicial body would have been had they all weighed in on the case. Further, the process should be fair in that all judges should have similar workloads, and the selection process should not allow for certain judge's opinions to be silenced or amplified via case assignments. Lastly, in order to be practical and trustworthy, the process should also be interpretable, easy to use, and (if algorithmic) computationally efficient. In this paper, we propose an algorithmic method for the judicial subset selection problem that satisfies all of the above criteria. The method satisfies fairness by design, and we prove that it has optimal representativeness asymptotically for a large range of parameters and under noisy information models about judge opinions -- something no existing methods can provably achieve. We then assess the benefits of our approach empirically by counterfactually comparing against the current practice and recent alternative algorithmic approaches using cases from the United States courts of appeals database.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».