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Enregistrement W3122188266 · doi:10.22329/wyaj.v31i2.4419

ACCESS TO JUSTICE FOR ALL: TOWARDS AN “EXPANSIVE VISION” OF JUSTICE AND TECHNOLOGY

2013· article· en· W3122188266 sur OpenAlexaffvenueabout
Jane Bailey, Jacquelyn Burkell, Graham Reynolds

Notice bibliographique

RevueWindsor Yearbook of Access to Justice · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaWestern UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpansiveEconomic JusticeDeliverableSoftware deploymentSociologyLaw and economicsPolitical sciencePublic relationsLawComputer scienceEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the authors examine developments in the Canadian access to justice dialogue from Macdonald’s seminal 2005 analysis to the recent reports of the National Action Committee on Access to Justice in Civil and Family Matters [NAC]. They draw on the NAC’s call for an “expansive vision” of access to justice as the basis for critically evaluating examples of particular technologies used or proposed as responses to the access to justice crisis in Canada. In so doing, they illustrate the importance of conscious consideration of deliverables and beneficiaries in prioritizing technologies for deployment, in determining how the technology ought to be deployed, and in evaluating the potential of a technology to facilitate access to justice. The authors argue that nuanced accounts of the relationships between justice deliverables, technological mechanisms for delivery and intended justice beneficiaries are essential to developing good decision-making mechanisms with respect to access to justice and technology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,375 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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