La primauté de l’efficacité dans l’administration d’une justice en crise : solutions judiciaires dans une perspective nord-américaine
Notice bibliographique
Résumé
Crise d’importance mondiale, la pandémie de COVID-19 a entraîné un ralentissement des activités de la société civile, de l’économie et de la justice. Face à l’incertitude générée, les tribunaux ont été ralentis, sinon paralysés, en plus de devoir mettre en place une justice d’urgence par processus hybrides ou spéciaux. Dans un tel contexte, la recherche de mesures d’efficacité devient vitale. Le présent article contribue donc à la réflexion entreprise sur l’efficacité du système judiciaire en temps de pandémie et de post-pandémie. La crise sanitaire semble avoir encouragé une évolution rapide de l’organisation des services judiciaires. Cette évolution fera-t-elle place à une transformation durable et profonde de la justice civile? Le présent article fera état de mesures et de pratiques exemplaires établies au Québec, et ailleurs au Canada et en Amérique du Nord, visant à promouvoir l’efficacité au chapitre de l’administration de la justice et l’adjudication des litiges, et à réduire les délais judiciaires. Précisément, trois catégories de mesures et pratiques seront abordées, soit les mesures de gestion efficace des instances (Partie I), les modes privés de règlement des différends intégrés à l’activité des tribunaux étatiques (Partie II) et les mesures technologiques (Partie III). Nous verrons que chaque système de justice civile recherche le délicat équilibre entre les garanties procédurales fondamentales, la qualité et l’efficacité de la justice. Nous conclurons l’article sur la question des contours d’un système de justice civile efficace et accessible.
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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 | 0,022 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,028 |
| Communication savante | 0,020 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».