Who Is in Justice? Caste, Religion and Gender in the Courts of Bihar over a Decade
Notice bibliographique
Résumé
Bihar is widely regarded as one of \n India’s poorest and most divided states. It has also been \n the site of many social movements that have left indelible \n marks on the state’s politics and identity. Little is \n currently known about how structural inequalities have \n affected the functioning of formal systems of justice in the \n state. This paper uses a novel dataset of more than one \n million cases filed at the Patna high court between 2009 and \n 2019 together with a variety of supplementary data to \n analyze the role of religion, caste and gender in the high \n court of Bihar. The analysis finds that the courts are not \n representative of the Bihari population. Muslims, women and \n scheduled castes are consistently under-represented. The \n practice of using “caste neutral” names is on the rise. \n Though there is little evidence of “matching” between judges \n and petitioners or judges and filing advocates on the basis \n of names, there is evidence that petitioners and their \n advocates match on the basis of identity such as the use of \n “caste neutral” names. These results suggest that the social \n movements that disrupted existing social structures in the \n past may have inadvertently created new social categories \n that reinforce networks and inequalities in the formal \n justice system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».