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法学政治

法律领域的可视化分析：挑战与机遇

可视化分析法律领域隐性知识工作流程文章探讨了可视化分析（VA）在法律领域（法学）的应用挑战与机遇。通过半结构化访谈，研究发现当前法律数据库存在可访问性限制、导航复杂性和界面效率低下等问题，且法律学者严重依赖隐性知识进行法律推理。为此，文章提出一个三阶段工作流程设计（发现与范围界定、分析与解释、综合与文档），并设计了结合层次可视化、概念图等技术的交互界面，以支持隐性知识外化和法律推理。案例研究以德国联邦警察法为例，展示了从传统界面到可视化分析系统的转变。文章还讨论了未来研究方向，包括开放法律数据和跨法律系统的扩展。

多语言法律案例关键性预测：瑞士判例研究

法律NLP 关键性预测多语言模型瑞士判例文章提出了一种新的法律案例关键性预测任务，旨在评估瑞士联邦最高法院案件对未来判例的影响。通过算法生成二元LD标签（判断案件是否被列为指导性判决）和细粒度Citation标签（基于引用频率与时效性），构建了包含138,531个多语言案例的数据集。实验表明，微调的小型模型（如XLM-RLarge）在预测任务中显著优于零样本大语言模型（如GPT-3.5），最高聚合分数达37.1，验证了领域特定模型在法律NLP任务中的必要性。

CBDC与中央银行信任：公众采纳的关键因素

中央银行数字货币公众信任隐私保护文章探讨了中央银行数字货币（CBDC）的公众采纳问题，重点分析了信任在其中的核心作用。研究表明，公众对中央银行的信任度显著影响其对CBDC的接受意愿，尤其是在隐私保护方面。以色列的实证研究发现，尽管全球普遍关注CBDC的隐私风险，但以色列公众对此的担忧相对较低，这可能与其对中央银行的高度信任有关。文章还分析了CBDC的设计特征对公众采纳的影响，包括安全性、利息收益和易用性等。这些发现为各国央行设计CBDC提供了重要参考，强调了建立和维护公众信任的重要性。

安哥拉监狱的强迫劳动：路易斯安那州刑罚种植园的现代奴隶制

监狱劳动第十三修正案种族不平等文章揭露了路易斯安那州立监狱（安哥拉监狱）强迫劳动的残酷现实。该监狱建立在奴隶种植园的旧址上，至今仍通过‘农场生产线’强迫囚犯进行农业劳动，时薪低至2美分甚至无薪。研究指出，这种制度源于美国宪法第十三修正案的‘惩罚例外条款’，使得奴隶制以刑罚名义延续。报告详细描述了农场劳动的惩罚性设计、危险工作环境以及对黑人囚犯的羞辱性对待，并呼吁废除相关法律条款，结束这种现代奴隶制形式。