Judgments v Reasons in Federal Court Refugee Claim Judicial Reviews: A Bad Precedent?
Notice bibliographique
Résumé
This article offers an empirical examination of policies on the publication of refugee law decisions in Canada’s Federal Court. In 2015, the Court issued a notice describing the Court’s general practice of publishing written reasons in cases that the deciding judge considers as having precedential value and of issuing unpublished judgments in cases that the deciding judge does not view as precedential. In 2018, the Court reversed course and issued a new notice. This time, the Court indicated that all final decisions on the merits will be published.\nDrawing on data obtained via automated data scraping processes from thousands of online court dockets and from published decisions in cases involving refugee judicial reviews, the article examines patterns in unpublished judgments and published written reasons. Based on this analysis, the authors conclude that the Court’s earlier policy of not publishing supposedly non-precedential decisions was not successful and that this policy should not be replicated by other courts. Instead, other courts should be encouraged to follow the Federal Court’s more recent practice in this area, which entails publishing all final decisions on the merits.\nDans le présent article, nous proposons un examen empirique des politiques relatives à la publication des décisions en matière de droit des réfugiés prononcées par la Cour fédérale du Canada. En 2015, la Cour a publié un avis décrivant la pratique générale de la Cour consistant à publier des motifs écrits dans les affaires que le juge décideur considère comme ayant valeur de précédent et à produire des jugements non publiés dans les affaires que le juge décideur ne considère pas comme ayant valeur de précédent. En 2018, la Cour a fait volte-face et a publié un nouvel avis. Cette fois, la Cour a indiqué que toutes les décisions finales sur le fond seront publiées.\nEn s’appuyant sur des données obtenues par des processus de collecte de données automatisés à partir de milliers de dossiers judiciaires en ligne et de décisions publiées dans des affaires de contrôle judiciaire relatives aux réfugiés, l’article examine les tendances dans les jugements non publiés et les motifs écrits publiés. Sur la base de cette analyse, les auteurs concluent que la politique antérieure de la Cour de ne pas publier les décisions censées ne pas faire jurisprudence n’a pas été couronnée de succès et que cette politique ne devrait pas être reproduite par d’autres tribunaux. Au contraire, les autres tribunaux devraient être encouragés à suivre la pratique plus récente de la Cour fédérale dans ce domaine, qui consiste à publier toutes les décisions finales rendues sur le fond.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».