Technology-Driven Changes in an Organizational Structure: The Case of Canada’s Courts Administration Service
Notice bibliographique
Résumé
Recently, the federal Courts Administration Service of Canada (the CAS) announced its plans to implement an automated case and registry management system (CRMS) in Canada’s Federal Courts: the Federal Court of Appeal, the Federal Court, the Tax Court and the Court Martial Appeal Court of Canada. The CRMS embraces many functions that contribute to the courts’ daily operations: case management, access to case records and documents, transmission and service of court records, transfer of cases and documents among courts, scheduling of cases and courtrooms, etc. Traditionally, these services have been provided by courts’ registries. However, integrated systems offer an opportunity to automate most processes, thereby improving operating efficiencies and reducing procedural delays.Despite the significant benefits of digitization and automation of courts’ operations, the implementation of a CRMS solution poses significant risks to judicial independence. Particularly, this article scrutinizes how CRMS may undermine the security of judicial information and how automation of procedures may adversely affect the procedural independence of the judiciary. To minimize these risks, this article suggests that the CAS create a specialized standard-setting committee that will monitor the CRMS implementation process.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,018 |
| Communication savante | 0,015 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| 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 ».