Quantifying <i>Dunsmuir</i>: An empirical analysis of the Supreme Court of Canada’s jurisprudence on standard of review
Notice bibliographique
Résumé
In this empirical study, the author assesses an argument advanced by several scholars that the framework for the selection of standards of review articulated by the Supreme Court of Canada in Dunsmuir v New Brunswick leads to less deference being shown by judges to administrative decision makers than the prior pragmatic and functional approach. An examination of the Court’s voting record in 177 cases dating back to Pushpanathan v Canada suggests that, to the contrary, members of the Court have shown greater deference to administrative decision makers in the years since Dunsmuir was decided than they did under the prior framework. For example, the rate at which the correctness standard was selected after a standard of review analysis was undertaken decreased from 43 per cent before Dunsmuir to 17 per cent in subsequent years. The rate at which members of the Court voted to overturn administrative decisions after identifying the applicable standard decreased from 38 per cent before Dunsmuir to 23 per cent thereafter. While a multiple regression analysis to control for confounding factors was not undertaken, these changes appear to flow from a change in the Court’s approach rather than from factors such as changes in the composition in the Court or changes in the kinds of cases that were heard after Dunsmuir. The author suggests, however, that this shift in approach is not necessarily inherent to the Dunsmuir framework itself and that there are signs that the Court may have already begun to adopt a somewhat less deferential posture.
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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 | 0,054 | 0,236 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».