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Enregistrement W3027696720 · doi:10.1017/cls.2019.21

Play-by-Play Justice: Tweeting Criminal Trials in the Digital Age

2020· article· en· W3027696720 sur OpenAlexaboutno aff
Tamara A. Small, Kate Puddister

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Law and Society / Revue Canadienne Droit et Société · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw in Society and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminal justicePolitical scienceNormativeSocial mediaEconomic JusticeCriminal courtPoliticsCriminologyLawSociologyPublic relationsInternet privacyComputer scienceInternational law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Journalists routinely live-tweet high-profile criminal trials, a practice that raises questions about access to justice and the principle of open court. Does social media open up the justice system? There is a normative debate in the literature about the use of Twitter and social media in the courtroom. This paper takes on this debate by exploring the relationship between digital technologies and criminal justice. Through a systematic examination of journalists’ tweets during two key trials (Ghomeshi and Saretzky), we ask to what extent can the live-tweeting of court proceedings achieve greater access to justice in Canada? We argue that while the live-tweeting does provide more access to court, potentially furthering the principle of open court, the nature of this access provides little in the way of increased engagement with the public and its understanding of the legal system. This paper makes contributions to both the legal studies and digital politics literatures.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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