Understanding the Significance & Complexity of the Brady Rule
Notice bibliographique
Résumé
My independent study final product is a means of demonstrating the importance and complexity of evidentiary disclosure in the American criminal justice system. To accomplish this, I designed an experiment to evaluate the impact of Brady violations on the outcome of a criminal trial or plea negotiation. The experiment involved presenting two different versions of a fictional criminal case to forty-four volunteer participants, who were randomly organized into two even groups: Group A and Group B. Version A of the case included the totality of the evidence collected during the discovery phase of the case while Version B of the case omitted a single piece of “exculpatory” evidence to produce the effect of a Brady violation. After reading the given facts, participants in both groups A and B were asked to answer questions regarding the defendant’s culpability and the wisest course of legal action. Participants were given a specified period between three weeks and three days to review the facts and submit their answers to the experimental questions. The results of this experiment and my supporting research on federal and state disclosure regimes show that the “materiality” clause in the Brady Rule subjects prosecutors to highly subjective and vague criteria that 1) can easily be exploited by prosecutors with malicious intents and 2) increase the risk of unintended Brady violations by good-meaning prosecutors.
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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 | 0,018 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».