Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,019 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,071 |
| Communication savante | 0,019 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,020 |
| 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 ».