Courtroom Technology Competence as a Lawyer’s Ethical Duty: What Should Regulators Do About It?
Notice bibliographique
Résumé
Courtroom technology has become a common feature of many litigators’ practices. To be sure, the available technological tools vary greatly between courtrooms, ranging from relatively simple devices like audio-recording equipment or video screens on which evidence can be displayed to fully outfitted “e-courtrooms” that feature cutting-edge technology to assist in all aspects of trial proceedings. Notwithstanding this variance, there is now a strong case that lawyers need to understand and use an increasing number of technologies in order to effectively represent their clients in court.This Chapter considers whether the emerging ubiquity of courtroom technology translates into an ethical duty for litigators to have appropriate competence in relation to courtroom technology. The position ultimately taken is that courtroom technology competence is properly understood as an ethical obligation for litigators and should be a priority item for lawyer regulators. However, it is also argued that this ethical obligation should not be primarily addressed under the conventional rules-based system whereby lawyers’ behaviour is reactively evaluated against minimum standards within a “quasi-criminal” lawyer disciplinary regime. Instead, it is argued that lawyer regulators ought to adopt policy approaches that focus on facilitating and encouraging best practices when it comes to lawyers’ competence in courtroom technology.
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 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 | 0,063 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,057 |
| Communication savante | 0,035 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,043 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».