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Enregistrement W3011030870 · doi:10.1525/fsr.2020.32.3.125

Looking Backward and Moving Forward

2020· article· en· W3011030870 sur OpenAlexaboutno aff
Steven L. Chanenson

Notice bibliographique

RevueFederal Sentencing Reporter · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Systems and Judicial Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupreme courtLegislatureLawContext (archaeology)Criminal justicePolitical scienceEconomic JusticeQuarter (Canadian coin)Order (exchange)Sentencing guidelinesSociologyHistorySentence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We are at a notable moment to contemplate federal sentencing. Fifteen years ago, the Supreme Court issued its landmark decision in United States v. Booker. Just over 25 years ago, Congress passed and the President signed the 1994 Crime Bill. By looking backward and learning from history, we may be able to move forward more productively. One remarkable aspect of Booker is that it still controls federal sentencing a decade and a half later. Congress has chosen to largely leave the system as the Court refashioned it. The world is different today than it was in 2005. Yet the Booker framework – established by two essentially dueling 5-4 majorities of the Supreme Court – endures. In some ways, the most remarkable aspect of Booker at 15 is how unremarkable it appears to contemporary eyes. It is the dog that doesn’t bark – at least not much. In order to truly benefit from the lessons of our criminal justice history, we must go beyond guidelines. Just over 25 years ago, Congress spoke forcefully in the 1994 Crime Bill. It was addressing the concerns of that era with tactics that garnered wide support at the time but are not always viewed favorably today. By stopping to explore the context and consequences of two of the most significant judicial and legislative criminal justice events of the last quarter-century, lessons may emerge. That is a good thing. If we are to make mistakes again (and we will), they should be new ones. Only by understanding the past can we effectively illuminate the path forward.

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 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)0,000
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 enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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