Notice bibliographique
Résumé
Ontario’s civil jury system has been the topic of many discussions about reform. However, none of these explorations contemplated the drastic effects of ever-evolving public health emergency. The COVID-19 pandemic has heightened Ontario’s access to civil justice crisis through extensive pandemic delays, while simultaneously challenging the role of civil jury in administering justice. Ontario consequently provides a ripe case study to explore how the pandemic has affected civil jury trials and to explore ways of enhancing their viability in a post-pandemic Ontario. This this article is concerned with advancing measures that can not only enhance the viability of civil jury trials going forward, but advance access to civil justice more generally. The purpose of this article is twofold. First, to examine how the pandemic has fundamentally challenged the viability of civil jury trials while exacerbating existing impediments to accessing civil justice. And second, to outline a multifaceted approach to reforming the jury trial to ensure it remains a viable vehicle for civil justice consistent with enhancing access to justice through the pandemic. The hope is that this article will inspire much needed exploration into Ontario’s civil justice system to address the consequences of the COVID-19 pandemic and future emergencies.
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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 | 0,016 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,006 |
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 ».