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Enregistrement W3092771558

Judging by Numbers: How Will Judicial Analytics Impact the Justice System and Its Stakeholders?

2020· article· en· W3092771558 sur OpenAlexaffabout
Amy Salyzyn

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArtificial Intelligence in Law
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnalyticsPolitical scienceEconomic JusticePublic domainGovernment (linguistics)LawPublic relationsData scienceComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2019, the French government passed an unprecedented law that banned the public from analyzing information in reported court decisions to draw insights about the judicial behaviour of individual judges. The penalty for breaking this law is steep: violators face up to five years in prison. In our view, a French-style ban is not normatively defensible in Canada given our protection of freedom of expression and our strong open courts principle. The public should be able to analyze information that is in the public domain. We do believe, however, that Canada – like France – faces important questions about how to respond to the fast-growing field of judicial analytics. Although studying judges is not new, judicial analytics tools allow for much faster and more powerful analysis of large amounts of information. Judicial analytics tools for public use already exist but, for reasons explained in the article, such tools are likely to become even more powerful and readily accessible in the near-to-medium future, resulting in unprecedented public insight into judges and the work of judging. We term this phenomenon “mainstreamed judicial analytics.” It is this future world of mainstreamed judicial analytics that is the focus of our article. What happens in a world where technology allows us to instantaneously draw up a detailed profile of a judge’s past behaviour with a click of a smartphone button? What happens when we have a plethora of “stats” on how judges react to particular types of litigants, lawyers, legal arguments or even individual words? What happens when we can pull up reports on how a judge’s behaviour may be impacted by the day of the week, time of day or even the weather? Motivated by these and related questions, this article provides an analysis of the future of judicial analytics, its likely impacts, and potential responses to the rise of this technology in Canada. We conclude that the key potential benefit of mainstreamed judicial analytics is significantly increased transparency into the work of judging. Such transparency could provide an opportunity for the public to better critique and more effectively operate within the justice system. Also, judges could use information produced by judicial analytics tools to reflect on and improve upon their practices, where needed. Meaningful transparency, however, is not a guaranteed output. There will remain some practical complications to producing high-quality information even with “mainstreamed” tools. We also identify potential risks resulting from increased surveillance of judges, including the potential for unwanted strategic behaviour and negative impacts on health and well-being. Finally, we note that lawyers and judges will need to become familiar with this technology in order to competently perform their jobs.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,136
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,136
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0250,028
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations47
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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