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Enregistrement W2907040471

STATUTORY INTERPRETATION IN A NEW NUTSHELL

2003· article· en· W2907040471 sur OpenAlexaboutno aff
Ruth Sullivan

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Bar Review · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Law and Evidence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatutory interpretationInterpreterInterpretation (philosophy)Statutory lawArgument (complex analysis)Meaning (existential)LegislatureLawPolitical scienceEpistemologySociologyLinguisticsComputer sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article attempts to update a Canadian classic - the realist account of statutory interpretation published by John Willis in the Canadian Bar Review in 1938. Willis' insights are compelling and they remain relevant today. However, by focusing on the rhetoric of statutory interpretation, by far its weakest point, Willis disregards the considerable work that goes on when statutory interpretation is well done. This article draws attention to that work. Part 2 looks at the kinds of analyses relied on by good interpreters to establish that elusive goal, the intention of the legislature. These include textual, purposive, scheme, policy and consequential analysis. Part 2 examines the difference between easy and hard cases, then focuses on the techniques used by interpreters to carry out the different kinds of analyses and how these relate to the formal rules. Part 3 looks at the range of arguments interpreters may construct based on their preliminary analysis. Not every argument in statutory interpretation is about the meaning of words. Interpreters also confront drafter's mistakes, gaps in the legislative scheme, overlap and conflict, and language that is over- or under-inclusive. The structure of these different kinds of arguments is set out and illustrated in Part 3.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0100,071
Communication savante0,0190,019
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0070,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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