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Enregistrement W4221077201 · doi:10.1111/fcre.12640

Ontario family justice in “lockdown”: Early pandemic cases and professional experience

2022· article· en· W4221077201 sur OpenAlexaffabout
Claire Houston, Rachel Birnbaum, Nicholas Bala, Kate Deveau

Notice bibliographique

RevueFamily Court Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQueen's UniversityThe King's UniversitySt. Lawrence CollegeWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic JusticePandemicCriminologyWelfarePolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyLawMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has profoundly affected families and children involved in Ontario's family justice system as well as family justice professionals in the province. In a span of two years, Ontario's family justice system has been fundamentally transformed, from a paper-based, in-person system to a paperless system in which many services, including judicial proceedings, continue to be largely delivered remotely. We report on the findings of two studies on the impact of the COVID-19 pandemic on Ontario family justice: (1) an analysis of early pandemic court decisions; and (2) a survey of family justice professionals about their experiences during the early pandemic. We describe how the pandemic has exacerbated access to justice issues for certain groups, including families experiencing high conflict, victims of intimate partner violence, families involved in child welfare proceedings, and self-represented litigants, while improving access to justice for others by improving efficiency and reducing legal costs. As Ontario moves past the pandemic, the family justice system will need to ensure that technological advances improve access to justice for all court-involved families.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0320,009
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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