The Drafters’ Dance: The Complexity of Drafting Legislation and the Limitations of ‘Plain Language’ and ‘Good Law’ Initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Can we provide legislative drafters with tools to simplify and clarify legislation, and make it more accessible? In the United Kingdom, United States, Canada, Australia, and European Union, through strategies such as the ‘Plain Language’ and ‘Good Law’ (PL/GL) initiatives, it is claimed that the answer is ‘yes’. Though many of the normative intentions underlying such initiatives are commendable, we argue that the pursuit of legislative and legal simplicity, clarity, and accessibility ignores the distinctly ‘complicated’ and ‘complex’ role of legislation and legislative drafters. This leads to a range of contradictory and paradoxical outcomes that undermine these goals. Following a review of the role of legislative drafters and PL/GL initiatives, we use a complexity tool, the Stacey Diagram, to demonstrate and visualize the inherent tensions in the PL/GL position. We show how legislative drafters negotiate their complex environment in a much more subtle, human way than is commonly recognized in PL/GL discourse.
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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 | 0,083 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,070 |
| Communication savante | 0,024 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».