Judicial Policymaking in Published and Unpublished Decisions: The Case ofEnvironmental
Notice bibliographique
Résumé
While recent research has improved dramatically our understanding of appellate judicial behavior in constitutional and criminal law, we know comparatively little about the majority of the decisions made by the fed-eral judiciary: civil case decisions in federal district courts. Moreover, by relying upon published cases exclusively, this research may misrepresent those forces influencing the majority of judicial decisions. We address these shortcomings by outlining an integrated model of judicial policymaking and using this model to explain civil penalty severity in all environmental protection cases (published and unpublished) concluded in federal district courts from 1974-91. Additive and interactive heteroskedastic unit effect regression models demonstrate that penalty severity in environmental cases is affected by case and defendant charac-teristics, judicial policy preferences, the surrounding political context, and federal institutional actors. These models also demonstrate that po-litical considerations are especially influential in published case decisions. Over the past quarter century, scholars have successfully uncovered many systematic factors underlying court decisions. The more we learn about judi-cial behavior, the more this behavior resembles that of other more traditional policymakers in the American political system. Upon reflection, this conclu-sion should not be surprising. Judicial decisions are policy decisions in that they allocate resources and values, and contribute significantly to the attain-ment of policy goals. While substantial bodies of evidence demonstrate that in arriving at their decisions judges consider traditional criteria (e.g., prece-
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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 | 0,127 | 0,322 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,014 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».