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Enregistrement W3151706072

Effecting a Culture Shift -- An Empirical Review of Ontario's Summary Judgment Reforms

2016· article· en· W3151706072 sur OpenAlexaffabout
Brooke MacKenzie

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic JusticeCivil procedureAsideSupreme courtSummary judgmentPolitical scienceFederal Rules of Civil ProcedureLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lawyers and policymakers in Canada frequently discuss the need for access to justice reform, but concrete efforts to improve the efficiency and cost-effectiveness of civil justice are few and far between. Unfortunately, even when reforms are implemented, measures are rarely put in place to empirically assess whether the reforms were effective. Ontario’s Civil Justice Reform Project inspired a package of amendments to Rules of Civil Procedure in 2010 but, aside from anecdotal reports, little is known about whether they achieved their desired effects. This paper presents an empirical analysis of all reported summary judgment decisions in Ontario between 2004 and 2015, in order to explore whether amendments to the summary judgment rules actually improved the efficiency and affordability of the civil justice system as was intended. By reviewing trends in the number and outcomes of summary judgment motions throughout the study period, we can conclude that the amendments to Ontario’s summary judgment rules have made strides towards their intended goal. Since the reforms, we observe an increase in the number of summary judgment motions determined, an increase in the number of summary judgment motions granted, and, broadly, an increase in the proportion of successful summary judgment motions. The data analyzed in this study suggest that the “culture shift” promoted by the Supreme Court of Canada following the implementation of the new rule is in fact underway.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,014
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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