Association Between Fairness and Judicial Decision-Making
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Empirical literature on judicial decision-making has not yet considered the association between the normative value of fairness andjudges’ decisions. Using a sample of tax cases at the Tax Court of Canada (2010–2019) containing 4,420 disputes, we investigate whether a litigant is significantly more likely to obtain a favorable outcome if there is a reference to fairness in the court judgment. Compared to disputes without a mention of fairness in the court judgment, disputes with any mention of fairness have a 51% greater likelihood of a successful outcome. Notably, even when a court judgment mentions fairness not clearly in favor of the taxpayer, taxpayers are still 28% more likely to obtain a successful outcome than taxpayers without a mention of fairness. Together, these findings show that fairness is strongly associated with judicial outcomes and suggest that fairness considerations may influence judges. Furthermore, analysis of the subsample with fairness references reveals that two dimensions of fairness significantlyand positively affect the likelihood of a taxpayer winning a tax dispute (procedural fairness and interpretive fairness), and one dimension of fairness significantly and negatively affects the likelihood of a taxpayer winning a tax dispute (outcome fairness). These results show the contextual and normative importance of fairness.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle