Introducing the Self-Represented Litigant Case Law Database
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the SRL Case Law Database is to highlight patterns and themes relevant to SRLs, as evidenced by decisions reported by Canadian courts.\nJudges are now routinely being asked to consider issues that relate directly to the Access to Justice challenges of self-represented litigants. Judicial decision-making in cases involving SRLs is a new area of law, and one which presents many challenges for a traditional “strict neutrality” model of judging.\nWe hear frequently from both SRLs who contact us to share their particular case outcomes, and legal professionals (lawyers, court clerks) who send us particular decisions, in anticipation of our interest.\nWe believe that the Database will be of interest and practical use to lawyers, judges, SRLs, and the public. In 2018, we will begin to publish detailed research reports on how these cases are being decided across the country and in individual provinces. Once we have populated the Database with both family and civil cases back to 2010, we shall publish the complete SRL Case Law Database on the NSRLP website, where it will be searchable, downloadable and free.
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 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 | 0,030 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,018 |
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 ».