Novel Science or Oral History? The Admissibility of Co-Produced Information in Canadian Courts
Notice bibliographique
Résumé
Co-production is an emerging source of information about the world, but it is one that has not been adequately theorized in the legal literature. Because co-production contains aspects of both novel science and oral history, it is not clear how it can be admitted. I argue that coproduced information does not clearly fit into either of the admissibility frameworks. With respect to the novel science framework, co-produced information fits into the criteria of testability, peer review, and standards with only a few problems, but would likely fail the general acceptance criterion of the test. However, if scientists are educated about co-production, or if it is possible to delineate a group of scientists who are more likely to accept co-production as the “relevant group,” then it may be possible for co-production to be admitted as evidence through the novel science framework. Turning to the oral history framework, co-produced information is less likely to be admitted because oral history is only a part, and not a necessary part, of co-produced information. As such, courts will likely be reluctant to bend the rules of evidence to admit it. Further research is needed to determine whether co-produced information can be admitted under the novel science framework.
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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 | 0,061 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,044 |
| Communication savante | 0,022 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».