`Neutrality`, `Choice`, and `Ownership` in the Construction, Use, and Adaptation of Judicial Decision Support Systems
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the character and future of Judicial Decision Support Systems (JDSS's) in relation to the activity of judicial sentencing. There are many varieties of JDSS which could be applied to sentencing. However, in terms of attracting judicial and political commitment 'Sentencing Information Systems' seem to be emerging as the predominant JDSS model. This model stresses values of data neutrality; judicial choice; and, judicial ownership of sentencing practice and sentencing reform. The article proceeds to examine the 'flip side' of each of these values. It discusses the reasons for the apparent neutrality of SIS data arguing that this 'neutrality' is necessarily a construction based in sentencing research. Examining the value of judicial choice in whether or not the system should be consulted, the article presents results of evaluation of the extent and nature of use of the Scottish Sentencing Information System currently being operated by High Court judges. There is some reason to believe that previous Canadian experience may not necessarily be replicated elsewhere, although it is still early in the history of the Scottish project. Finally, the article considers the ability to retain judicial ownership of the system and public access arguing
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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 | 0,085 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,037 |
| Communication savante | 0,017 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».