From Written Record to Bureaucratic Mind: Imagining a Criminal Record*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 1518 the chief justice of King’s Bench initiated an attempt to track successful claims of benefit of clergy on the assize circuits to ensure that laymen could make such claims only once, as mandated by a statute dating from 1490. By doing so he was the first to attempt to create a criminal record in England, where an individual felon’s crimes were recorded with the expectation that an earlier crime would have implications for the punishment of a subsequent one. Both this attempt and a later statutory attempt in 1543 were largely unsuccessful, however. They failed, not because of principled opposition or even inertia, but because the well-established bureaucratic structures of the early Tudor period struggled to keep up with the bureaucratic imagination of those who sought to reform or extend the reach of government. The failed attempt to construct a criminal record demonstrates that as the development of print changed information cultures, and the policies of the Tudors led to an intensification of governance, legal records remained profoundly limited by the intellectual and administrative structures within which they operated. Masters of the gathering of information, Tudor governors struggled to adapt old documents to new purposes or to manage information dynamically.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,102 |
| Communication savante | 0,026 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».