The Unpredictable Nature of Termination Notice: A Data Science Experiment
Notice bibliographique
Résumé
Rapid advances in data analysis techniques, particularly predictive algorithms, have opened radically new perspectives for legal practice and access to justice. Several firms in North America, Asia and Europe have set out to use machine-learning techniques to create automated legal predictions, raising concerns regarding ethics, reliability and limits on prediction accuracy, and potential impact on case law development. To explore these opportunities and challenges, we consider in depth one of the most litigated issues in Canada: wrongful termination disputes, more specifically the question of reasonable notice calculation. Beyond the thorough analysis of this question, this paper is also intended as a road map for non-technicians, and especially lawyers, on the application of Artificial Intelligence (AI) methods, illustrating both its potential benefits and its limitations in other areas of dispute resolution. To achieve these results, we created a large data set by annotating all historic cases related to wrongful employment termination. This data set has proven useful to assess the predictability of reasonable notice, that is, the accuracy and precision of AI predictions. In particular, it helped to identify the degree of inconsistency and fluctuation in notice period cases, incidentally exposing the limitations of legal predictions. We then developed predictive algorithms to estimate notice periods given details of the employment period, and investigated their accuracy and performance. Moreover, we thoroughly analyzed these algorithms to better understand the judicial process, and in particular to quantify the weight and influence of case-specific features in the determination of reasonable notice. Finally, we closely analyzed cases that were poorly predicted by the AI algorithms in order to better understand the judicial decision process and identify inconsistencies, a strategy that will ultimately yield a deeper practical understanding of case law. This project will open the door to the development of a larger- scale access-to-justice project, and will provide users with an open-access platform for notice calculation. In particular, the tool will help self-represented litigants to appreciate possible outcomes of litigation – in this case, reasonable notice – that is, the Best Alternative to a Negotiated Agreement (BATNA).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».