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Enregistrement W4376140502 · doi:10.1111/lasr.12651

Face-work in Chinese routine criminal trials

2023· article· en· W4376140502 sur OpenAlexaff
Sitao Li

Notice bibliographique

RevueLaw & Society Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw in Society and Culture
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFace (sociological concept)PoliticsLawPunitive damagesPerformative utterancePolitical scienceSituational ethicsFace-to-facePsychologySociologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article examines the performative aspect of face-to-face interactions among various legal actors and defendants in routine criminal trials in China. Using 105 trial videos as empirical data, the author develops a face-work framework to understand how an individual judge's “face”—signifying judges' legal and political roles, and their professional status—is established, protected, and enhanced during courtroom interactions. The study shows that the legal face of judges can be established by some characterizations of the nature of criminal trials such as the demarcation of legal space, the speed of the trial, and the apprising of rights to the defendants. Nevertheless, the legal face can also be disrupted by trial interactions due to judges' lack of judicial authority. Hence, Chinese judges maintain their authority through the establishment of their political face. They also use both their political face and legal face to establish their situational professional status. These interactions often lead to punitive and coercive measures against defendants in trials. While the article focuses on routine criminal trials in China, the face-work framework has the potential to explain courtroom interactions in other types of social contexts and legal proceedings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,809

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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