Lawyers and Court Representation of Organized Pseudolegal Commercial Argument [OPCA] Litigants in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Litigants who advance unorthodox law-like concepts, “pseudolaw”, have appeared in Canadian courts for several decades. Courts reject pseudolaw as vexatious and an abuse of court. The motivations and characteristics of pseudolaw litigants differ. Some are principally results-oriented, seeking to use pseudolaw for personal advantage. Others ground their use of pseudolaw on conspiratorial, paranoid, and ideological beliefs. While most litigants who employ pseudolaw are unrepresented, a significant fraction retained lawyers for some or all of their proceedings. The lawyer’s functions also vary. Some are retained to conduct ‘damage control’ after pseudolaw was used but then abandoned. Other lawyers explored dubious but arguable pseudolaw, or were temporarily retained for a specific objective, such as to obtain bail. A small number of rogue lawyers have entirely rejected legal orthodoxy and fully embraced pseudolaw, arguing these concepts for their clients and even themselves. Some pseudolaw litigants for tactical advantage use a flexible litigation strategy, and alternate between representation by a ‘conventional’ lawyer, a rogue lawyer, and self-representation. This poses a unique challenge to court function and litigation management.
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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 | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».