Self-Represented Litigants, Active Adjudication and the Perception of Bias: Issues in Administrative Law
Notice bibliographique
Résumé
This paper advocates for a more active role for adjudicators, one in which they provide direction to parties and actively shape the hearing process. Indeed, active adjudication can be an important access to justice tool. Without some direction and assistance from the adjudicator, growing numbers of self-represented litigants cannot meaningfully access administrative justice. Importantly, however, as the role of the adjudicator shifts, so too must our understanding of the notion of impartiality. If it is unfair to expect self-represented litigants to navigate the hearing process without adjudicative assistance and direction, it is also unfair to insist on a vision of impartiality that prevents adjudicators from actively managing the hearing process. To that end, the author develops the notion of “substantive impartiality” to show how existing legal principles can accommodate a more active role for the administrative adjudicator. The author also makes practical recommendations and suggests how administrative tribunals can help self-represented litigants understand the principles and procedures related to bias allegations.
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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 | 0,042 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,089 |
| Communication savante | 0,030 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».