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Enregistrement W2572666151 · doi:10.60082/2817-5069.3190

Effecting a Culture Shift—An Empirical Review of Ontario’s Summary Judgment Reforms

2017· article· en· W2572666151 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Brooke MacKenzie

Notice bibliographique

RevueOsgoode Hall law journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLaw, Economics, and Judicial Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic JusticeAsideOrder (exchange)Civil procedurePolitical scienceLawEmpirical researchPublic administrationLaw and economicsSociologyEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lawyers and policymakers in Canada frequently discuss the need for reforms to increase access to civil justice, but concrete efforts to improve the efficiency and cost-effectiveness of our justice system are few and far between. Unfortunately, even when reforms are implemented, measures are rarely put in place to assess whether the reforms were effective. Ontario’s Civil Justice Reform Project inspired a package of amendments to Rules of Civil Procedure in 2010 but, aside from anecdotal reports, little is known about whether they achieved their desired effects. This paper presents an empirical analysis of all reported summary judgment decisions in Ontario between 2004 and 2015, in order to explore whether amendments to the summary judgment rules actually improved the efficiency and affordability of the civil justice system as was intended. By reviewing trends in the number and outcomes of summary judgment motions throughout the study period, we can conclude that the amendments to Ontario’s summary judgment rules have made strides towards their intended goal. Since the reforms, we observe an increase in the number of summary judgment motions determined, an increase in the number of summary judgment motions granted, and, broadly, an increase in the proportion of successful summary judgment motions. The data analyzed in this study suggest that the “culture shift” promoted by the Supreme Court of Canada following the implementation of the new rule is in fact underway.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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