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Enregistrement W6894158475 · doi:10.5287/ora-44nk8629x

Methods of deference in human rights adjudication

2022· dissertation· en· W6894158475 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOxford University Research Archive (ORA) (University of Oxford) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJudicial and Constitutional Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeferenceAdjudicationJudicial deferenceStandard of reviewLegislatureHuman rightsInterpretation (philosophy)Judicial reviewCompromise

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The phenomenon of judicial deference to the executive or legislature in human rights adjudication has elicited extensive scholarly discussions. Whilst much has been written on whether and when courts should defer, this thesis is the first to systematically probe two questions regarding how courts should defer. The first is what devices courts should use to express the various reasons for deference. I explain that in jurisdictions that satisfy certain background conditions (which include the jurisdictions whose case law this thesis draws upon, namely, Canada, Hong Kong, Ireland, Israel, New Zealand and United Kingdom), courts have three sets of grounds for deference: grounds that relate to arriving at correct outcomes on the rights issue in question, to respect for constitutional legitimacy, and to the achievement of other aspects of the common good that courts should take into account in adjudication. Noting that courts have at their disposal six devices for exercising deference – the burden of proof, standard of proof, standard of review, giving of weight to views, choice of interpretation and choice of remedy – I argue that sometimes specific devices must be used because other devices are unable to express, or express to the appropriate degree, the reasons for deference in a particular instance. The second question that this thesis examines is how the methods of determining when and how to defer can be made more practicable for judges and litigants without undue compromise of those methods’ ability to fulfil the reasons for deference in a particular case. I propose four techniques for striking a balance between these two considerations: the use of rules, presumptions and factorial analysis; mapping certain normative considerations for deference onto specific devices; developing clear and reliable indicators of deference; and developing finite scales for various devices and levels of scrutiny that combine devices.

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)0,131
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,287
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1310,287
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0050,025
Communication savante0,0150,013
Science ouverte0,0070,016
Intégrité de la recherche0,0050,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,306 · 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
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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