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Enregistrement W7014964680

The SCC's Dilemma: What to Do with Interveners?

2018· article· en· W7014964680 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDispute Resolution and Class Actions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)State (computer science)Supreme courtOrder (exchange)Simple (philosophy)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At a conference in 2016, Osgoode Hall Law School Dean Lorne Sossin made the following offhand comment: “I think it is possible to tell the most important Supreme Court of Canada cases by the number of interveners that were involved.” I assume what he meant--and granted, it was somewhat tongue in cheek--that the more interveners there are in a case, the more important the case.\nThe comment intrigued me. Is it true? It is such a simple proposition. Intuitively, it seems right: more parties would wish to involve themselves in those cases that have larger impacts, or that represent more important state matters. But it seemed such a throwaway line at the time ...\nAnswering this question became part of a larger, ongoing project to assess the importance of interveners at the Court, from the very first intervention in the 19th century to the present day. It attempts to assess the actual role interveners may play by posing a series of questions. What effect, if any, do interveners have on the judges' decisions? How can these effects be measured? Quantitatively? Qualitatively? Since there may be dozens of interveners in any given case, it means, over the years, more interveners have appeared than *80 parties. And yet their role is not well understood; interveners operate largely in the shadows of a case, known mainly to a few lawyers and scholars who follow the Supreme Court's jurisprudence. Surprisingly little analysis on them has been done or written.

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)0,074
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,134
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0740,134
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0220,057
Communication savante0,0190,034
Science ouverte0,0080,012
Intégrité de la recherche0,0470,047
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2018
Routes d'admission1
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