Tapping the Potential of Senate-Driven Reform: Proposals to Limit the Powers of the Senate
Notice bibliographique
Résumé
In the immediate aftermath of the 2014 Senate Reform Reference, there was considerable talk about the limitations that the Supreme Court had put on Senate reform. Some political leaders expressed frustration and declared that we are left with the status quo. But, that view both misunderstands what the Court said and underestimates what can be achieved through non-constitutional means. There is much that can be done simply with the political will to change the Senate situation without resorting to constitutional amendment; senators already have the power to effect some serious reform from within. This paper focuses on an unorthodox suggestion: that substantive reforms might be achieved through changes to the Rules of the Senate governing its legislative process. With some changes to both the legislative and appointment processes, substantial improvements to the Senate are both possible and achievable. The result would be a Senate better able to perform its intended function as a chamber of sober second thought. It would also answer the most serious concerns about an appointed Senate’s role in a modern democratic system.
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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 | 0,048 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,021 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».