iv xmlns:xhtml=”http://www.w3.org/1999/xhtml Rys. 1.

Proporcja orzeczeń na korzyść więźniów według pozycji porządkowej. Zakreślone punkty oznaczają pierwszą decyzję w każdej z trzech sesji decyzyjnych; zaznaczenia na osi x oznaczają co trzecią sprawę; linia przerywana oznacza przerwę na jedzenie. Ponieważ nierówna długość sesji skutkowała małą liczbą spraw dla niektórych późniejszych pozycji porządkowych, wykres opiera się na pierwszych 95% danych z każdej sesji.

Aby uwzględnić możliwą rolę zmiennych współzmiennych we wzorach przedstawionych na ryc. 1 i 2, użyliśmy regresji logistycznej z orzeczeniami jako zmienną zależną i specyficznym dla sędziego efektem stałym, aby kontrolować idiosynkratyczne tendencje każdego sędziego (Tabela 1). Kluczowymi predyktorami było kilka różnych wskaźników pozycji porządkowej sprawy: (i) zmienne dummy wskazujące pierwsze trzy sprawy w sesji, włączone w celu zbadania, jak wyroki bezpośrednio po przerwie różnią się od tych, które je poprzedzały lub następowały po nich; (ii) dummy wskazujące, w której z trzech sesji dziennych pojawiła się sprawa; oraz (iii) dwa rodzaje liczników pozycji porządkowej (jeden wskazujący pozycję porządkową w ramach sesji, a drugi wskazujący pozycję porządkową w ramach dnia, każdy użyty w innej specyfikacji regresji). Kowarianty obejmowały wszystkie atrybuty prawne sprawy, które były dostępne w aktach sprawy (ciężkość przestępstwa, miesiące odsiadki, poprzednie uwięzienia i program resocjalizacji), dane demograficzne więźniów (płeć, narodowość) oraz odsetek korzystnych orzeczeń do danego punktu dnia. Celem tego ostatniego było kontrolowanie możliwości, że sędziowie mają dzienny „kontyngent” korzystnych orzeczeń, które spodziewają się wydać, a po ich wypełnieniu następują niekorzystne decyzje.

Dodatni znak i istotność zmiennych dumm wskazujących na pierwsze trzy sprawy w każdej sesji potwierdza, że wzór na ryc. 1 utrzymuje się nawet przy kontroli atrybutów prawnych sprawy i ogólnej tendencji sędziów do orzekania na niekorzyść więźnia, gdy liczba spraw przed nimi wzrasta (tj. główny efekt podejmowania powtarzających się decyzji). Wyniki są niemal identyczne, gdy ograniczymy naszą analizę tylko do wniosków o zwolnienie warunkowe (Tabela S1) oraz w analizach, w których pomijamy dwóch najczęściej występujących sędziów (Tabela S2) oraz każdego z sędziów w naszej próbie (Tabele S3-S10). Ponadto, wykres podobny do Rys. 2 dla każdego sędziego pokazuje, że każdy sędzia w naszej próbie częściej orzekał na korzyść więźnia na początku sesji niż na jej końcu (Rys. S1). Testy modeli zagnieżdżonych wskazują, że dodanie zmiennych porządkowych pozycji prowadzi do lepszego dopasowania modelu (Tabela S11). Dlatego, chociaż nasze dane nie pozwalają nam bezpośrednio przetestować, czy sprawiedliwość jest tym, co sędzia jadł na śniadanie, sugerują, że na decyzje sądowe może wpływać to, czy sędzia zrobił przerwę na jedzenie.

Przeprowadziliśmy dodatkową analizę, aby przetestować statystyczną solidność trendu liniowego, który jest widoczny między przerwami na Ryc. 1; niezależnie od licznika pozycji porządkowej, którego użyliśmy, trend był znaczący i ujemny (Tabela S12). Przeprowadziliśmy również analizę z wykorzystaniem skumulowanych minut, które upłynęły w sesji zamiast rzędowych manekinów pozycji jako predyktora, a także naszych zmiennych kontrolnych. Skumulowane minuty służą jako wskaźnik zmęczenia psychicznego wśród sędziów. Podobnie do wyników przedstawionych w Tabeli 1, analiza ta pokazuje, że wraz ze wzrostem łącznego czasu trwania sesji, prawdopodobieństwo wydania korzystnego orzeczenia maleje (Tabela S13 i Ryc. S2). Zauważmy jednak, że w analizie, która uwzględniała zarówno zmienną dotyczącą skumulowanego czasu trwania sesji, jak i licznik porządkowy pozycji, tylko ta druga zmienna była istotna (Tabela S14). Ta analiza sugeruje, że pozorne wyczerpanie wykazywane przez sędziów jest spowodowane raczej aktem podejmowania decyzji niż po prostu upływającym czasem (ta interpretacja powinna być postrzegana w świetle wysokiej korelacji między skumulowanymi minutami a pozycją rzędową, r = 0,72, P < 0,0001). Dwa wskaźniki potwierdzają nasz pogląd, że odrzucanie wniosków jest łatwiejszą decyzją, a zatem bardziej prawdopodobnym wynikiem, gdy sędziowie są wyczerpani psychicznie: (i) korzystne orzeczenia trwały znacząco dłużej (M = 7.37 min, SD = 5.11) niż niekorzystne orzeczenia (M = 5.21, SD = 4.97), t = 6.86, P < 0.01, oraz (ii) pisemne werdykty korzystnych orzeczeń były znacząco dłuższe (M = 89.61 słów, SD = 65.46) niż pisemne werdykty niekorzystnych orzeczeń (M = 47.36 słów, SD = 43.99), t = 12.82, P < 0.01.

Spośród prawnie istotnych zmiennych kontrolnych wprowadzonych do regresji, tylko wcześniejsza liczba uwięzień więźnia i obecność programu resocjalizacji konsekwentnie wywierały statystycznie istotny wpływ na orzeczenia sędziów. Więźniowie, którzy wykazywali tendencję do recydywy mieli mniejsze szanse na uzyskanie korzystnych wyroków, podobnie jak więźniowie, którzy nie mieli zaplanowanego programu resocjalizacji. Waga popełnionego przez więźnia przestępstwa i odbyta kara pozbawienia wolności nie miały wpływu na orzekanie, podobnie jak płeć i pochodzenie etniczne. Brak istotnego wpływu przynależności etnicznej więźnia wskazuje, że żydowsko-izraelscy sędziowie w naszej próbie traktowali więźniów jednakowo, niezależnie od ich pochodzenia etnicznego. Chociaż poprzednie badania wskazują na obecność wpływu rasy więźniów i sędziów na decyzje dotyczące wyroków, w niektórych przypadkach, tak jak w naszym, takie efekty są słabe lub nieobecne (15-18).

Kluczowym aspektem dla interpretacji związku między pozycją porządkową sprawy a decyzjami o zwolnieniu warunkowym jest to, czy nieobserwowany czynnik określa kolejność spraw w taki sposób, że daje wzór wyników, które otrzymujemy. Na przykład, jeśli więźniowie bez programu resocjalizacji lub recydywiści byliby w jakiś sposób bardziej skłonni do stawienia się przed przerwą na posiłki, naturalnie stwierdzilibyśmy, że większy odsetek decyzji odmownych również ma miejsce przed przerwą na posiłki. Szereg czynników proceduralnych wyklucza taką możliwość.

Po pierwsze i najważniejsze, sędzia zarówno określa, kiedy nastąpi przerwa w trakcie postępowania w danym dniu, jak i nie zna szczegółów nadchodzących spraw. Tym samym sędzia nie może zdecydować, kiedy zrobić przerwę w oparciu o informacje związane z charakterem nadchodzących spraw. Tak więc, w powyższym przykładzie, sędzia nie może podjąć decyzji o przerwie, ponieważ wie, że więźniowie po przerwie nie będą mieli wcześniejszej historii osadzenia w zakładzie karnym. Podobnie, rodzaj sprawy (np. waga przestępstwa), w której sędzia właśnie orzekał, nie miał istotnego wpływu na prawdopodobieństwo skorzystania z przerwy (Tabela S15). Co więcej, duża zmienność w czasie i długości przerw świadczy o tym, że ich wystąpienie byłoby prawie niemożliwe do przewidzenia przez któregokolwiek z pracowników więzienia zaangażowanych w postępowanie w sprawie zwolnienia warunkowego.

Po drugie, pozycja porządkowa spraw jest, z rzadkimi wyjątkami, określana przez czas przybycia adwokata więźnia. Adwokaci są odosobnieni w pomieszczeniu, w którym nie mogą obserwować obrad komisji, a zatem nie wiedzą, jakie są orzeczenia sędziego, ilu więźniów poprzedziło sprawę ich klienta, ani kiedy i czy nastąpiła przerwa na posiłek (po obradach komisji adwokaci wychodzą innymi drzwiami). Z założenia nie mogą więc dowiedzieć się o korzyściach płynących z występowania po przerwie. Rzeczywiście, ankieta przeprowadzona na próbie tych adwokatów po okresie zbierania danych pierwotnych wykazała, że nie byli oni świadomi wpływu pozycji porządkowej na orzeczenia (patrz SI Materiały i Metody, S2 dla szczegółów). Podobna ankieta przeprowadzona wśród członków komisji zwolnień warunkowych (sędziów, kryminologów i pracowników socjalnych) ujawniła te same wyniki (patrz SI Materiały i Metody, S3 w celu uzyskania szczegółowych informacji).

Z powodu czynników omówionych powyżej, nie spodziewaliśmy się istotnych korelacji między pozycją porządkową w ramach dnia lub sesji a zmiennymi kontrolnymi w naszych danych (SI Materiały i Metody, S4 i Tabela S16). Zgodnie z naszymi oczekiwaniami, nie wydaje się, aby istniało celowe uporządkowanie oparte na cechach więźniów (Ryc. 3 A-D i SI Materiały i Metody, S4); z pewnością nie wydaje się, aby przerwa na posiłek miała wpływ na rodzaj więźnia pojawiającego się przed sędzią. Zauważ, że chociaż istniała niewielka, ale istotna korelacja pomiędzy recydywą a pozycją porządkową w ciągu dnia, korelacja ta nie była istotna w ramach sesji decyzyjnej, tj. pomiędzy przerwami. Nie może więc tłumaczyć skoków korzystnych decyzji po przerwach.

Innym czynnikiem, który może wiarygodnie wyjaśnić nasz efekt jest to, że sędziowie mogą mieć pewną proporcję decyzji, które oczekują, że będą korzystne, a gdy ten „kontyngent” zostanie wypełniony, wtedy niekorzystne decyzje następują. Jak wyjaśniliśmy wcześniej, przetestowaliśmy tę możliwość empirycznie poprzez włączenie zmiennej, która oblicza proporcję korzystnych decyzji do tego momentu w ciągu dnia (Tabela 1, specyfikacja 3 i 4). Niezależnie od przeprowadzonej analizy, estymata parametru była dodatnia i znacząca, co sugeruje, że sędzia, który wydał dużą liczbę korzystnych orzeczeń do pewnego momentu, miał większe szanse na wydanie korzystnego orzeczenia w kolejnej sprawie.

.