Far Beyond Baker: Heuristics and the Inadequacy of the Reasonable Apprehension of Bias Analysis
Notice bibliographique
Résumé
When we consider bias in an adjudicative setting, we think about cases such as Baker v. Canada where the interviewing officer’s emphasis on the applicant’s number of children, economic status, and mental health is glaring. It is easy to become accustomed to thinking about bias in clear examples such as prejudice against people of a disadvantaged group. However, bias can also be subtly present in the subconscious mind, even when a person appears to be acting objectively. The development of cognitive psychology research has revealed that the mind relies on heuristics, or mental shortcuts, to make quick decisions. Heuristics research divides the mind into two systems of operation: The first operates automatically, while the second operates methodically. Heuristics are a function of the former and are consequently difficult to clearly observe and readily identify. Subconscious reliance on heuristics when approaching tasks that demand objectivity can result in decisions that are unintentionally guided by bias, rather than evidence. A reasonable apprehension of bias (RAB) claim is advanced when a party suspects bias on the part of an adjudicator. The question is whether an informed reasonable person would reasonably perceive bias on the part of the adjudicator. The onus is not to prove bias, but merely an appearance of bias. The test is an appeal to the maxim that justice must not only be done but should be seen to be done. The analysis is designed to protect not only the parties but also the public perception of the legal system. In this sense, the RAB test is overinclusive. Conversely, consideration of the RAB test, in light of cognitive biases and heuristic reasoning, reveals that the test is also underinclusive. The driving force behind the RAB analysis appears to be that justice must be seen to be done. Neither the informed reasonable person’s knowledge of the law nor the community can help discover veiled or subtle cognitive biases. We are left with a conundrum: The original premise that justice must be done may be violated covertly without triggering the prevailing test for a RAB, leaving an unintentional blind spot. In order to address the shortcomings of the RAB analysis, I propose the implementation of preventative measures to decrease adjudicators’ vulnerability to cognitive biases. These measures can be established by increasing adjudicators’ understanding of heuristics and counteracting potential intuitive predispositions. Development of remedial measures should consider scarce judicial and adjudicative resources.
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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 | 0,112 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,112 |
| Communication savante | 0,016 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».