Proportionality and the Train of Inquiry in Tax Court Discovery: A Search for the End of the Line
Notice bibliographique
Résumé
The need for reform of discovery practice in the Tax Court of Canada in larger, more complex, cases is evident. Time-intensive motions arising from disputes over the scope of discovery not only cause considerable delay and expense to the litigants; they also stretch judicial resources in a court where such resources are limited to begin with. In addition, taxpayers are disproportionately affected by discovery that too often strays into, and in some cases focuses on, areas of peripheral relevance. This article reviews current discovery practices in the Tax Court of Canada, identifies issues of concern, and recommends options for reform. The authors consider the principal causes of unfocused discovery, which include the specific procedural rules as well as the systemic dynamics of Canadian tax litigation. The authors then look to procedural reforms in other jurisdictions as offering some guidance for potential solutions, with a focus on the principle of proportionality. They challenge the presumption that strict adherence to the train-of-inquiry threshold for relevance is indispensable for a fair and effective discovery, given that other jurisdictions have generally moved away from that threshold as the sole or default standard for relevance. The authors conclude by outlining proposals for achieving a more efficient and focused discovery process to reduce costs and delays in resolution, and to ease the growing burden on the Tax Court, while preserving the fundamental objectives of discovery.
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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 | 0,046 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,056 |
| Communication savante | 0,025 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».