Book Review: 'E-Discovery in Canada' by Todd J. Burke, Kelly Friedman, Andrew J. Mccreary, James Morton, Susan Nickle, Vincenzo Rondinelli, Glenn Smith, James Swanson & Susan Wortzman
Notice bibliographique
Résumé
It is not hyperbolic to say that the proliferation of electronically stored information (ESI) is probably the most prominent change-harbinger and potential havoc-wreaker in civil litigation today — second only, perhaps, to the spiralling costs of litigation itself. Indeed, the practical and legal difficulties associated with the storage, gathering, preservation, disclosure and evidentiary use of ESI have the potential to act as a Trojan Horse, causing what would previously have been ordinary cases to implode under their weight. Increasing recognition of this is evident; electronic discovery (e-discovery) cases have begun to emerge in the reports, a successful co-operative effort by Bench and Bar to develop governing principles has emerged, and one province has even generated a new stand-alone civil procedure rule on “electronic disclosure.” Some resources on ESI have been available before, but the new book E-Discovery in Canada is the most comprehensive yet.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,016 |
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 ».