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Enregistrement W3121420720 · doi:10.60082/2563-8505.1160

Ignoring the Golden Principle of Charter Interpretation?

2008· article· en· W3121420720 sur OpenAlexaboutno aff
David M Tanovich

Notice bibliographique

RevueSupreme Court law review · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMulticultural Socio-Legal Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupreme courtCharterLawInterpretation (philosophy)CertiorariPolitical scienceJudicial interpretationSociologyOriginal jurisdictionPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One consistent and disturbing trend since the birth of the Charter in 1982 is that race has been and continues to be, with a few notable exceptions, erased from the factual narratives presented to the Supreme Court of Canada and from the constitutional legal rules established by the Court in criminal procedure cases. Understanding the etiology of this erasing is not easy. In earlier pieces, the author has explored the role of trial and appellate lawyers. This paper focuses on principles of judicial review and the failure of the Supreme Court to consistently consider the impact of the constitutional rules it creates or interprets on Aboriginal and racialized communities. What makes the silence so problematic is that the Supreme Court gave itself the tool in 2001 to address part of the identified problem when it established an anti-racism principle of Charter interpretation in R. v. Golden. This paper seeks to address a number of questions focused on the legacy of Golden. What is the origin and content of the Golden principle of judicial review? What is the evidence from subsequent cases and academic commentary that this is indeed an accepted principle of constitutional interpretation? What cases from the 2007 Supreme Court term would have benefited from a critical race analysis? in particular, how would factoring in Golden have affected the Court’s analysis in R. v. Clayton? And, finally, how should the Golden principle be applied in future cases?

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,043
Communication savante0,0100,015
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0080,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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