Responsible Scholarship in a Crisis: A Plea For Fairness in Academic Discourse on Carbon Pricing References
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian federal government’s carbon pricing legislation has generated substantial public and academic debate. In this paper we argue that academic debate should adhere to standards for responsible conduct of research during crises such as the current climate emergency, and avoid the nastiness and distortion that infect populist political rhetoric and social media. We discuss the norms of responsible scholarship that apply to Canadian legal academics, with a focus on standards that demand scrupulous fairness to other scholars and to the materials one is analyzing. We argue that a recent article by Professor Dwight Newman on the Saskatchewan and Ontario reference cases upholding the constitutionality of the federal carbon pricing law does not live up to these standards in two ways. First, it treats other scholars unfairly by distorting their scholarly work and lumping them into derogatory, unsubstantiated general types. Second, it is unfair to the legal materials under consideration by portraying the relevant case law in an unduly selective manner to advance the author’s argument. We close the paper with some reflections on why this particular case matters.
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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 | 0,057 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,042 | 0,104 |
| Communication savante | 0,027 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,021 |
| 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 ».