Deference as informed respect: <i>Vavilov’s</i> implications for procedural review of legislative functions
Notice bibliographique
Résumé
This article articulates a theoretical and doctrinal basis to support the idea that Canadian courts should abandon their complete abstinence from reviewing the procedural fairness of delegated legislation (known as the ‘legislative exception’). While this is a longstanding demand, Canadian courts have been slow in embracing it until now. Vavilov, a Supreme Court of Canada case decided in 2019, opens the door for the substantive review of delegated legislation, and, hopefully, this will become a consolidated feature in the Canadian system soon. For a Vavilovian robust reasonableness review to be meaningful, however, procedural guarantees need to be in place. To support this claim, we argue that Vavilov builds on David Dyzenhaus’s influential concept of ‘deference as respect’ but rearticulates it as ‘deference as informed respect.’ This means that a deferential stance requires courts to have enough information in order to determine if a decision is justified. Procedural guarantees will provide information and assist courts in conducting a meaningful substantive review. Eliminating the legislative exception in this way will allow courts to address a significant gap in, and increase the coherence of, Canadian administrative law jurisprudence.
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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 | 0,022 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,045 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».