Notice bibliographique
Résumé
Abstract Legal scholars and social scientists have long traced how private attorneys influence judicial behaviour. By contrast, a cohesive and comparative agenda probing how government lawyers impact the courts remains elusive. This chapter serves as a springboard for this agenda by identifying three ways that government attorneys influence judicial behaviour: by shaping judicial agendas, decisions, and autonomy. The chapter suggests that each mode of influence tends to be wielded by a distinct type of government lawyer—public prosecutors, government litigators, and executive branch attorneys—and illustrates the mechanisms driving their influence over judges via concrete examples. First, the author spotlights research delineating how government lawyers in law enforcement roles can wield a ‘politics of discretion’ to shape judges’ agendas and their supervisory capacity by strategically withholding or prioritizing particular lawsuits. Next, he highlights studies demonstrating how attorneys representing governments in court can engage in a ‘politics of positionality’, leveraging their role as intermediaries and repeat players to influence judgments—provided that their credibility as litigators is not hampered by overt politicization. Finally, the chapter chronicles a burgeoning literature on attorneys in the executive branch who weaponize their legal training to undermine judicial independence and manufacture obeisance—what the author calls ‘power politics, lawyer-style’.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,020 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».