Judging the Social Sciences in Carter v. Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines a recent example of evidence-based decision making affecting social policy at the trial court level. It offers a close reading of Carter v Canada (AG), decided by the British Columbia Supreme Court, and of Justice Lynn Smith’s careful scrutiny of the social science evidence when invalidating the Criminal Code prohibition on assistance in dying. Drawing on literature which examines the legal system’s use of social science evidence and expert witnesses, this paper suggests that Justice Smith’s treatment of the evidence in Carter provides an example of skilled judicial treatment of the extensive amounts of social science evidence typically tendered in Charter challenges related to controversial social issues. First, it considers the implications of the Supreme Court of Canada’s revised approach to social fact-finding by trial judges and the consequent need for trial judges to critically evaluate and effectively draw on the social sciences. Second, it examines certain limits to courts’ institutional capacity to evaluate the work of social scientists – specifically, the general lack of judicial training in disciplines other than law – and suggests that the trial judge’s approach in Carter is one to be emulated in future cases with similarly vast evidentiary records. Third, it looks at the role of the expert witness and at some of the dangers inherent in judicial reliance on expert testimony and highlights the ways in which Justice Smith’s careful consideration of the subtle effects of adversarial bias may have affected her approach to the evidence. It suggests that while some judges might struggle with common risks and challenges associated with judicial reliance on this type of evidence in the adjudication of social policy, the trial decision in Carter demonstrates that these difficulties may be overcome.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle