Explaining Dissent on the Supreme Court of Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. While there is an extensive literature on the causes of dissensus on appellate courts in the US, few empirical studies exist of the causes of dissent in Canadian Supreme Court. The current study seeks to close that gap in the literature, proposing and then testing what we call a Canadian model of dissent. We find that the likelihood of dissent is strongly related to four broad factors that appear to exert independent influence on whether the Court is consensual or divided: political conflict, institutional structure, legal ambiguity in the law and variations in the leadership style of the chief justice. Résumé. Les causes de dissension dans les cours d'appel aux États-Unis font l'objet de nombreux articles et publications, mais il existe très peu d'études empiriques sur les causes de dissidence à la Cour suprême du Canada. La présente étude vise à combler cette lacune en proposant, un modèle canadien de dissension, puis en le mettant à l'épreuve. Nous avons constaté que le risque de dissension est fortement lié à quatre facteurs genéraux qui semblent exercer une influence indépendante, que la Cour soit en accord ou divisée. Ces facteurs sont le conflit politique, la structure institutionnelle, la présence d'une ambiguité juridique dans la loi et le style de direction du juge en chef.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».