Drawing the Line Between Lay and Expert Opinion Evidence
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the vanishingly thin line between lay and expert opinion evidence in Canada. In Parts I and II, we set the stakes — the dangers involved in expanding the scope of admissible opinion evidence. Canadian trial courts have been warned by peak scientific bodies and public commissions like the Goudge Inquiry about the dangers of attorning to persuasive expert witnesses. Thus, expert evidence faces new hurdles, both substantively and procedurally. This scrutiny has inspired parties to seek refuge in the more flexible and discretionary lay opinion evidence rules. But newfound vigilance to expert opinion is invalidated if the same evidence can be admitted as lay opinion. Parts III and IV illustrate these problems as we examine three cases in which authoritative lay witnesses opined on topics requiring specialized training and expertise. Three hazards are readily apparent from this analysis: (1) the lay witnesses opined on matters in which there are established methodologies to control for unconscious bias, but did not follow these methodologies; (2) the lay witnesses–– police officers––though authority figures, were not qualified experts in the area they were opining on, and; (3) the lay opinion jurisprudence has failed to meaningfully distinguish between lay and expert opinion. In Part V, we seek to fill this void by proposing a new analytic approach—Lay Opinion 2.0—which draws on both the practical and epistemological distinction between lay and expert opinion to provide an efficient and fair test for the admission of lay opinion evidence.
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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 | 0,082 | 0,195 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,074 |
| Communication savante | 0,029 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».