Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the uses and abuses of relying upon legislative fact evidence to prove a violation of a claimant’s constitutional rights. The Supreme Court of Canada has stated that, in the criminal law context, an accused is entitled to challenge a law that violates the constitutional rights of third parties but that applies in a constitutionally sound manner with respect to the accused. This principle spawned the conventional wisdom that in order to obtain a declaration that a statute is invalid, a litigant must present voluminous legislative fact evidence to demonstrate that the statute unjustifiably limits rights of third parties. However, the Court in Canada (Attorney General) v. Bedford stated that proof that a law violates a single individual’s Charter rights could be sufficient for the law to violate a constitutional norm. This paper discusses how the conventional wisdom that constitutional challenges should be supported by an array of legislative fact evidence might be displaced by the Court’s decision in Bedford. It also discusses the rationale and political viability of invalidating a law when the evidence shows that the law is “substantially constitutional and peripherally problematic”.
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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 | 0,130 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,104 |
| Communication savante | 0,016 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,018 |
| 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 ».