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Enregistrement W4409910910 · doi:10.1017/cls.2024.30

Justice centrée sur la personne et règlement des différends : le potentiel des tribunaux non professionnels / Person-Centred Justice and Dispute Resolution: The Potential of Lay Courts

2024· article· fr· W4409910910 sur OpenAlexaff
Jérémy Boulanger-Bonnelly

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Law and Society / Revue Canadienne Droit et Société · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and International Law Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic JusticeMedicinePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Les discussions autour de l’accès à la justice réfèrent de plus en plus souvent au concept de justice centrée sur la personne, sans toutefois le définir clairement. Le présent article en propose une définition plus précise au moyen d’une analyse thématique réflexive de la littérature. Ce faisant, il identifie un défi majeur qui se pose lorsque le concept est appliqué au règlement des différends : bien que la justice centrée sur la personne poursuive des objectifs louables, les conceptions actuellement mises de l’avant ne tiennent pas compte du rôle que joue le règlement des différends dans le développement du droit. L’article soutient que toute réforme centrée sur la personne doit maintenir l’équilibre entre cette fonction publique du règlement des différends et les besoins des particuliers. La tension entre ces préoccupations concurrentes ouvre la voie à des arrangements institutionnels alternatifs qui pourraient fournir un service public de règlement des différends tout en répondant mieux aux besoins privés. Pour illustrer cette possibilité, la dernière partie de l’article présente les tribunaux non professionnels – des institutions locales menées par des juges sans formation ni expérience en droit – comme une option potentielle de réforme centrée sur la personne.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,036
Communication savante0,0130,008
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2024
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Résumé présentoui

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