Notice bibliographique
Résumé
The Supreme Court of Canada's decision in Vavilov has modified the approach to judicial review in Canada. Does Vavilov address concerns by those representing marginalized communities in the administrative system? Grounding the discussion of this case in the immigration and refugee law context, this paper will look at positive opportunities (the good), missed opportunities (the bad) and potential issues to watch for (the ugly). First, a brief overview of the Vavilov framework will be provided. Then, the paper will provide some brief comments on the selection of the standard of review in Vavilov, specifically doing away with relative expertise (the good), the missed opportunity to revisit Dore (the bad), and confusion that might arise out of what constitutes a statutory appeal (the ugly). Third, I will assess the potential opportunities in the more robust reasonableness review (the good) in the immigration law context. Fourth, the paper will discuss how the court did not resolve the issue of how to address persistent discord adequately (the bad). Finally, I will provide my view on how the way the court addressed jurisdictional questions and the retention of relative expertise in the reasonableness review as potentially a site of messy confusion (the ugly).
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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 | 0,030 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,042 |
| Communication savante | 0,025 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».