ENCJ Survey among judges on the independence of the judiciary 2025
Notice bibliographique
Résumé
The survey among the judges of Europe about their independence took place for the fifth time in the first quarter of 2025. In total 19,136 judges from 32 judiciaries of 30 countries participated. The target for participation was set at 20%, which most judiciaries (easily) achieved. The main findings are: (1) Judges generally evaluate their independence positively. On a 10-point scale, judges rate the independence of the judges in their country on average between 5.9 and 9.8 with the lowest score for Ukraine, followed by Montenegro (6.8), Hungary (7.0), Bulgaria and Bosnia and Herzegovina (both 7.1). The scores of ten judiciaries are 9 or higher. The respondents rate their personal independence even higher: between 6.8 and 9.9. Consistent with the positive assessment of independence, few judges report inappropriate pressure to influence judicial decisions. (2) Since 2015, when the first survey took place, independence has gradually improved on average for all judiciaries together. However, this trend comes to a halt in this survey, where depending on the yardstick the average score across countries remained the same or declined somewhat since the previous survey. Based on the experience of judges who have been working for many years, independence has improved over a longer period. (3) Examining the judiciaries individually, in most of them perceived independence remained high or improved since the first survey. However, in some judiciaries the respondents see declines. This is the case in Hungary which participated for the first time in 2019, but also in Montenegro and Greece (foremost civil and criminal courts) declines occurred and to a lesser extent in Slovenia. In Bosnia and Herzegovina the independence score is stable at a low level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».