Notice bibliographique
Résumé
The development of information technology has generated several legal debates. Most of these debates are concerned with substantive rights and obligations. However, the enforcement of these substantive rights and obligations, to a large extent, depends on the effectiveness of procedural laws. This article focuses on one of the most important procedural issues—admissibility of electronic evidence. The factual bedrock for the enforcement of substantive rights and obligations is dependent on the framework we adopt for admissibility of electronic evidence. This article identifies four most important issues surrounding the admissibility of electronic evidence: (i) the debate between special framework and general framework; (ii) the substantive content of the conditions of admissibility; (iii) certification requirements; and (iv) the dichotomy of primary and secondary evidence. For discussing these issues, the experience of the Indian framework lies in the heart of this article. Where relevant, the article also draws lessons from other jurisdictions including the USA, the UK, Canada, South Africa and Australia to discuss the way these debates have been addressed in different jurisdictions.
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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 | 0,325 | 0,442 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,089 |
| Communication savante | 0,032 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».