MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2275148618

Self-Represented Litigants, Active Adjudication and the Perception of Bias: Issues in Administrative Law

2015· article· en· W2275148618 sur OpenAlexaff
Michelle Flaherty

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Arbitration and Investment Law
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpartialityAdjudicationEconomic JusticeLawPolitical sciencePerceptionProcess (computing)Law and economicsPsychologySociologyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0150,089
Communication savante0,0300,021
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0110,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,251 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSSRN Electronic JournalMême sujetInternational Arbitration and Investment LawTravaux en français237 207