Objection, your Honour: examining the questioning practices of Canadian judges
Notice bibliographique
Résumé
Judges are the gatekeepers of evidence in the justice system. Granted that witness testimony is pivotal to the truth-seeking function of the criminal justice system, and that judges sometimes intervene and ask questions in the courtroom to help ensure the testimony is accurate, little is known about judges’ questioning practices. In the current study, we examine the questioning practices of a sample of Canadian judges. A total of 3,140 utterances spoken by 15 different judges across 22 criminal cases (169 witness examinations) were classified as one of 13 utterance types, and assessed as a function of examination type; utterance and response lengths were also calculated. Results showed that, when talking to witnesses directly, most of the questions asked were clarification (37%), followed by facilitators (17%), and closed yes/no (10%); less than 1% of all question types were open-ended. The longest answers were provided in response to open-ended questions. We also found that closed yes/no questions were the most frequently used question types during judge-led lines of questioning (i.e. examinations per curium), as opposed to lawyer-led lines of questioning (i.e. during direct and cross examinations). Implications for the truth-seeking function of the justice system are discussed.
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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 | 0,013 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».