Multi-Functional Access to Justice Centres
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the integration of digital technology into the Canadian judicial system has accelerated, driven by both technological advancements and the urgent needs highlighted by the COVID-19 pandemic. This article explores the transformative potential of digital justice within Canadian courts, focusing on a proposal to repurpose circuit court facilities as "Access to Justice Centres" [AJCs]. These centers aim to address existing access to justice issues by providing state-of-the-art digital interfaces and centralizing court functions while preserving the dignity and decorum of in-person proceedings. Our analysis evaluates the successes and challenges of digital technologies in judicial processes, informed by empirical research with Canadian judges. The findings suggest that while digital tools have enhanced judicial efficiency and access to justice, significant disparities remain, particularly for marginalized communities. By leveraging user-centric design principles and existing infrastructure, AJCs could offer innovative solutions to bridge these gaps, ensuring that digital justice benefits all sectors of society. This article contributes to the ongoing dialogue on judicial reform, emphasizing the need for a thoughtful and inclusive approach to integrating technology in the administration of justice.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,002 |
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 ».