MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2527490146 · doi:10.15290/bsp.2016.20a.10

Systemy wyborów sędziów stanowych w USA

2016· article· pl· W2527490146 on OpenAlexaff
Izabela Kraśnicka

Bibliographic record

VenueBiałostockie Studia Prawnicze · 2016
Typearticle
Languagepl
FieldSocial Sciences
TopicLaw, Rights, and Freedoms
Canadian institutionsSaint Paul University
Fundersnot available
KeywordsPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

WstępFederalny ustrój Stanów Zjednoczonych ma swoje odbicie w strukturze sądownictwa.Poza systemem sądów federalnych, istnieje bowiem 50 odrębnych systemów sądowniczych w poszczególnych stanach.Indywidualnie skonstruowane systemy sądownicze oznaczają znaczne zróżnicowanie nie tylko w samej ich strukturze, ale także w sposobie wyborów sędziów, w tym możliwości zastosowania metody wyborów powszechnych, w których obywatele danego okręgu sami decydują, w czyje ręce oddają decydowanie o sporach wynikłych na bazie prawa stanowego.Warto podkreślić, że amerykańscy sędziowie nie muszą odbywać żadnego dodatkowego szkolenia w formie np.aplikacji, bowiem dyplom ukończenia szkoły prawniczej i zdanie egzaminu adwokackiego uprawnia w USA do wykonywania w zasadzie każdego prawniczego zawodu. 1 Celem niniejszego artykułu jest przybliżenie czytelnikowi metod selekcji sędziów stanowych w Stanach Zjednoczonych, ze szczególnym uwzględnieniem metody wyborów powszechnych stosowanej w tym zakresie i wybranych kluczowych problemów będących niejednokrotnie przedmiotem decyzji Sądu Najwyższego Stanów Zjednoczonych. Sądownictwo federalne i sądownictwo stanowe -wprowadzenieKonstytucja Stanów Zjednoczonych uchwalona przez 13 pierwotnych stanów w 1787 roku władzę sądowniczą na poziomie utworzonej federacji przekazała Są-1 Co więcej, wykształcenie prawnicze nie jest nawet prawnym wymogiem dla nominacji na sędziego federalnego.Kariera sędziowska w Stanach Zjednoczonych nie ma charakteru stopniowego awansowania do sądów wyższej instancji, sędzią sądu najwyższego (nawet Sądu Najwyższego Stanów Zjednoczonych) może zostać i zostaje prawnik, który nigdy nie zasiadał w żadnym sądzie.Zob.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.126
Threshold uncertainty score0.250

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0000.002
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.041
GPT teacher head0.302
Teacher spread0.261 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueBiałostockie Studia PrawniczeSame topicLaw, Rights, and FreedomsFrench-language works237,207