Measuring Access to Civil Justice: An Empirical Study of Ontario's Reform Initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Access to civil justice remains one of the most pressing concerns within the legal community in Canada. Yet, despite over a half century of reform efforts, many people still struggle to resolve their legal difficulties in a timely and cost effective manner. Part of the reason that reform efforts have yet to solve this crisis is that scholarship has only recently begun to investigate possible measures that can evaluate whether programs and initiatives have positively impacted the ability of ordinary Canadians to resolve their legal problems. The primary purpose of this dissertation is to support the development of such measures and it contributes to this work in three ways. First, it situates the access to civil justice conversation within a theoretical framework in order to define what is being measured. The dissertation asserts that John Rawls' theory of justice as fairness is an appropriate conception of justice for a pluralistic democracy. Applying this theory, in conjunction with Lesley Jacobs' three dimensional model of equal opportunities, this dissertation identifies three measures of justice for assessing the impact of programs and initiatives: procedural fairness, background fairness, and stake's fairness. Second it takes seriously the need to include public perceptions of justice into policy development by examining hundreds of conversations about legal problems that are posted to the social media website Reddit. Engaging in both a quantitative and qualitative content analysis of this data, this dissertation identifies common themes about how these individuals understand and interact with their legal problems. It explains how these themes can in turn act as benchmarks to assess the efficacy of access to justice initiatives. Finally, the dissertation notes that people commonly use Reddit to crowd source both legal research and legal advice. It argues that despite legitimate concerns, when assessed against a justice as fairness measurement framework, both of these methods of resolution have a positive impact on improving access to civil justice.
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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 | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».