Notice bibliographique
Résumé
If dissenting judgments perform a valuable function in the administration of justice, too little dissent may indicate that the administration of justice is not reaping the benefits of dissent. South Africa belongs to the common-law tradition, which has always allowed dissenting judgments. The civil-law system traditionally did not, and this is still the position in many countries. In the modern era, considerations of transparency and accountability favour the disclosure and publication of dissenting judgments. Although they can play a role in the development of the law, their most valuable function is to improve the quality of judicial output by requiring majority judgments to confront the dissenting judgments’ reasoning. Factors which may affect the extent of dissent in appellate courts include case complexity and control over rolls; panel sizes; judicial diversity, personality and turnover; court leadership; research resources; modes of judicial interaction; and protocols on the timeliness of judgments. Data on dissent in South Africa’s Constitutional Court, Supreme Court of Appeal and Labour Appeal Court, as well as in the United Kingdom, Australia, Canada and the United States, suggest that there is less dissent in our intermediate appellate courts than might be expected. Changes in work procedures could yield a healthier pattern.
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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 | 0,034 | 0,160 |
| 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 | 0,012 | 0,033 |
| Communication savante | 0,012 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».