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Enregistrement W4394914678 · doi:10.22329/wyaj.v39.8301

The Nightingale Court Experiment: Lessons for Access to Justice in a Post-Pandemic World

2023· article· en· W4394914678 sur OpenAlexvenueno aff
Natasha Naidu

Notice bibliographique

RevueWindsor Yearbook of Access to Justice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of New South Wales
Mots-clésPandemicEconomic JusticeCriminologyPolitical scienceLawCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The literature is yet to consider the contribution of Nightingale Courts to access to justice in England and Wales during the COVID-19 pandemic. Nightingale Courts are courts that have been set up in repurposed buildings, such as town halls, hotels, and theatres, to facilitate socially distanced trials and hearings. I fill this gap by asking: to what extent have Nightingale Courts addressed access to justice concerns during the pandemic, and what lessons do Nightingale Courts hold for access to justice across jurisdictions and in the future? I argue that though costly and complex, Nightingale Courts have helped to prevent a further worsening of delay during the pandemic. Then, I explore the lessons of the Nightingale Court experiment for access to justice across jurisdictions and in a post-pandemic world. I consider Nightingale Courts as an experiment for legal architecture, informal justice, and adaptation and resilience. I conclude that Nightingale Courts have maintained and preserved access to the legal system during a time of crisis and thereby contributed to the resilience of the system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,207
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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