Triage and Dissensus at the Supreme Court of Canada: A Review of the Court’s 2020 Constitutional Decisions
Notice bibliographique
Résumé
The onset of the COVID-19 pandemic forced the Supreme Court of Canada to make significant adaptations in 2020. The Court heard fewer appeals, decided fewer cases and adjusted to the necessity of online hearings. Despite the challenges posed by the pandemic, the Court issued a handful of landmark rulings in 2020. These rulings engaged critically with the Court’s past jurisprudence, considered a wide range of scholarship, and broke new ground by boldly clarifying and developing the law. The Court’s 2020 constitutional decisions were also characterized by a dramatic approach to triage and a remarkable degree of dissensus. The Court prioritized its limited jurisprudential resources by deciding a third of the appeals it heard in 2020 in summary oral reasons delivered from the bench. Another troubling feature of the Court’s 2020 opinions is the high level of dissensus they exhibit: the justices were deeply divided on almost all of the major constitutional cases they decided. Dissents are productive and enriching in important ways. But some of the justices’ dissenting energy in 2020 might have been better directed to the writing of reasons — any reasons — in some of the cases that the Court summarily dismissed from the bench.
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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 | 0,028 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».