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Enregistrement W2158880713

The Admissibility of Business Records as Legal Evidence: A Review of the Business Records Exception to the Hearsay Rule in Canada

2014· article· en· W2158880713 sur OpenAlexaboutno aff
Donald C. Force

Notice bibliographique

RevueArchivaria (Association of Canadian Archivists) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital and Traditional Archives Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHearsayRecords managementHumanitiesPolitical scienceJurisprudenceAdjudicationLawLibrary sciencePhilosophyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les spécialistes en gestion de l'information jouent un rôle important afin d'augmenter la probabilité que les documents d'archives des entreprises soient admis comme preuves.Cet article discute du cas des documents d'archives des entreprises comme exception à la règle et il examine les façons dont ils peuvent être mis en adjudication au Canada.En faisant l'étude de la jurisprudence canadienne, l'auteur examine plusieurs critères qui pourraient contribuer à la décision d'un juge d'admettre comme preuve un document d'archives d'entreprise et il identifie les façons dont les spécialistes en gestion de l'information peuvent venir en aide à leur organisation en satisfaisant à chacun de ces critères.L'auteur affirme qu'une gestion des documents solide et structurée permet à une institution d'augmenter la probabilité que ses documents d'archives d'entreprise soient admis comme preuve.ABSTRACT Records professionals play an important role in increasing the likelihood that business records will be admitted as evidence.This article discusses the business records exception to the hearsay rule and the ways in which business records may be tendered as evidence in Canada.By reviewing Canadian case law, the author examines several criteria that could contribute to a judge's decision to admit a business record as evidence and identifies ways that records professionals can help their organization satisfy each of the criteria.It is argued that the act of sound and structured recordkeeping helps an organization increase the likelihood that its business records will be admitted as evidence.This article is an adaptation of the author's doctoral dissertation, "Pursuing the 'Usual and Ordinary Course of Business': An Exploratory Study of the Role of Recordkeeping Standards in the Use of Records as Evidence in Canada" (PhD diss., University of British Columbia, 203).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,113
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,113
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0180,028
Études des sciences et des technologies0,0130,020
Communication savante0,0150,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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