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Enregistrement W3124354858 · doi:10.1350/ijep.2009.13.1.308

Weaknesses of Adjudication in the Face of Secret Evidence

2009· article· en· W3124354858 sur OpenAlexaffabout
Gus Van Harten

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Evidence & Proof · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Law and Evidence
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdjudicationSecrecyAcknowledgementFace (sociological concept)Political scienceConfidentialityLaw and economicsStrengths and weaknessesMasking (illustration)Internet privacyLawComputer securityPublic relationsSociologyPsychologyComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 2001, governments in Canada and the United Kingdom appear to have increasingly sought to use secret evidence in proceedings against individuals suspected of posing a security threat, relying on the courts to review and legitimate executive claims in closed proceedings. Yet, in the face of secret evidence, adjudicative decision-making is subject to several extraordinary weaknesses. First, the judge is precluded from hearing additional information that can come to light only if the individual or the public is aware of the executive's claims. Secondly, courts are uniquely reliant on the executive to be fair and forthcoming about confidential information and to characterise accurately the case for secrecy. Thirdly, the dynamic or atmosphere of closed proceedings may condition a judge to favour unduly the security interest over priorities of accuracy and fairness. Even where the use of secret evidence is not deemed to be irreparably unsafe or unfair, therefore, its admissibility must be premised on the acknowledgement and careful consideration of corresponding weaknesses in adjudication.

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)0,006
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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