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Enregistrement W2581548206 · doi:10.36939/cjur/vol25no2/art42

Bylaw Battles: Explaining Municipal-Provincial and Municipal-Federal Win-Rates

2016· article· en· W2581548206 sur OpenAlexaffvenueabout
Samuel Mosonyi, Dennis J Baker

Notice bibliographique

RevueCanadian journal of urban research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJudicial and Constitutional Studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatuteUltra viresPolitical scienceContext (archaeology)Public administrationCorporate governanceZoningLawGeographyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Municipal bylaws are routinely contested in court on the grounds that they are “ultra vires” or beyond the legal authority of the municipality. Many of these challenges allege that the municipal exercise of power infringes on federal or provincial powers as assigned by ss. 91 and 92 of the British North America Act, 1867. These conflicts have not been systematically studied and we address this lacuna by surveying the reported cases of municipal-federal and municipal-provincial conflicts in the LawSource database of Canadian judgments. Our preliminary finding—that challenges on federal grounds are much more likely to succeed than those on provincial grounds—requires an explanation. After factoring some disparities in the case sets (including a disproportionate number of zoning cases in the provincial context), we argue that the persistent difference in win-rates is due to a greater acceptance of municipal autonomy in the provincial context (despite their origins as “creatures of the province,” a number of provincial statutes have granted broad authority to many municipalities) whereas the federal conflicts run more clearly against constitutionally-defined interests. We conclude by considering this asymmetry and its significance for Canadian multi-level governance.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,104
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,104
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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