Negative Spotlight: Event-Driven Effects on Support for the Canadian Supreme Court
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Longstanding public support for the Supreme Court of Canada is well-documented and contributes to its public legitimacy. However, the sources of this support and how vulnerable it may be to political factors or negative coverage of events are not well understood. In February of 2023, Justice Russell Brown took a leave of absence from the Supreme Court following a conduct complaint under review by the Canadian Judicial Council. Justice Brown retired from the bench in June of that year, before the CJC concluded its investigation. In the intervening period, media coverage of the events that prompted the attention from the CJC thrust the Court into the spotlight. Using data from an original two-wave survey experiment ( n = 1,222) from May and November of 2023, we investigate whether perspectives toward the circumstances surrounding Brown’s retirement hurt perceptions of the Court’s legitimacy. We find that the event did not disrupt support for the Court over time but also point to the ways in which opinion toward the Court changed pre- and post-resignation. These findings suggest that support toward Canada’s high court is at present largely stable even in the case of negative coverage of a high-profile event. However, we also acknowledge the potential vulnerabilities that negative coverage of the Court may present.
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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 | 0,005 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».