The Luck of the Draw: Using Random Case Assignment to Investigate Attorney Ability
Notice bibliographique
Résumé
One of the most challenging problems in legal scholarship is the measurement of attorney ability. Measuring attorney ability presents inherent challenges because the nonrandom pairing of attorney and client in most cases makes it difficult, if not impossible, to distinguish between attorney ability and case selection. Las Vegas felony case data, provided by the Clark County Office of the Public Defender in Nevada, offer a unique opportunity to compare attorney performance. The office assigns its incoming felony cases randomly among its pool of attorneys, thereby creating a natural experiment free from selection bias. We find substantial heterogeneity in attorney performance that cannot be explained simply by differences in case characteristics, and this heteroge-neity correlates with attorneys’ individual observable characteristics. Attorneys with longer tenure in the office achieve better outcomes for the client. We find that a veteran public defender with ten years of experience reduces the average length of incarceration by 17 percent relative to a public defender in her first year. While we find no statistical difference based on law school attended or gender, we find evidence that the public defender’s race correlates with sentence length, with Hispanic attorneys obtaining sentences that were up to 26 percent shorter on average than those obtained by black or white attorneys. We also find evidence suggesting that differences in sentencing may be driven partly by different plea bargaining behavior on the part of the public defenders.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».