Notice bibliographique
Résumé
Canadian courts draw a tenuous distinction between expert scientific evidence and what they characterize as specialized knowledge gained through the expert witness’s experience, training, and research. This characterization is based on unclear criteria and has significant consequences. Notably, specialized knowledge regularly receives considerably less scrutiny than that which is characterized as science, while still often serving as powerful inculpatory evidence in criminal trials. Moreover, specialized knowledge is often provided by figures that carry an air of authority, like police officers and scientists. This article focuses on the leading opinion on specialized knowledge, the Court of Appeal for Ontario’s decision in R v Abbey. An analysis of Abbey’s application to three fields of contested specialized knowledge (including the evidence the Abbey Court admitted, but fresh evidence revealed as fundamentally unreliable) provides two general insights. First, while Abbey could be interpreted as providing for a flexible and probing analysis of all expert evidence, courts have often relied on it to justify giving almost no scrutiny to specialized knowledge. Second, this review of the post-Abbey jurisprudence suggests that scrutiny focused on the transparency of the expert’s data and analysis, and whether that analysis can reliably be applied to the relevant factual question, may provide a valuable way to evaluate expertise.
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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 | 0,115 | 0,266 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,033 |
| Communication savante | 0,028 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».