Notice bibliographique
Résumé
Canada is a bilingual and bi-jurisdictional country. Most provinces and territories are mainly English speaking and have common law as the basis for their legal system. The exception is the province of Quebec which is governed by civil law and where the majority speaks French. However, it must be noted that Quebec civil law has been substantially affected by common law, in particular with respect to discovery rules. The latter are closer to common law discovery rules than they are from, for instance, French civil law. Another important factor for the review of the management of digital evidence in Canada is the existence of different jurisdictions within each province. Canada has a federal system, with a national court system and court systems in each province and territory. The federal courts have limited authority and focus mainly on immigration, intellectual property, maritime and other 'national concerns'. The courts of appeal, the superior (or supreme, depending on the province or territory) courts, the provincial courts and administrative tribunals in each province hear the bulk of the cases. Provincial laws dictate the practice of civil litigation, and discovery is governed by rules of civil procedure or, in Quebec, the Code of Civil Procedure (C.C.P.).
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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 | 0,013 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,018 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,009 |
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 ».