Notice bibliographique
Résumé
This article calls for a renewed commitment to judicial education on the roles that gender, race, class and other biases can have on judicial decisions and impartiality. This article also calls for the appointment of a more representative and diverse judiciary. An explosion of activity occurred for about a decade between the late 1980s until the late 1990s to promote and implement social context education for judges to help judges understand the realities of people most unlike themselves, and to appoint judges to be more representative of the population of Canada. But this trend has diminished to the point that judicial gender and other forms of bias are now rarely talked about or included in judicial education curricula. Judicial appointments once again are tilted sharply in favor of white male partners in large law firms. This article argues that this disparity raises valid concerns about judicial impartiality, and new concerns about equality and discrimination are beginning to emerge. The first part of this article discusses the history of judicial education in Canada and the leadership role the Canadian judiciary took in creating and developing groundbreaking judicial education programs on social context issues both in Canada and internationally. The second section discusses case law since 2000, critiquing it for the paucity of social context analysis and preference for white male judicial appointments. The conclusion calls for a renewed effort to create socially relevant judicial education in current times and for a more representative judiciary.
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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 | 0,054 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,037 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| 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 ».