Canada (Attorney General) v. Fontaine: un complicato bilanciamento tra riservatezza e interesse pubblico al vaglio della Corte suprema canadese
Notice bibliographique
Résumé
Il 6 ottobre 2017 la Corte suprema del Canada pronunciava una sentenza (Canada – Attorney General v. Fontaine) con cui, all’unanimità, rigettava il ricorso proposto dal Procuratore generale avverso la decisione della Corte di appello dell’Ontario che, confermando quella adottata dalla Corte superiore provinciale, accoglieva la richiesta di destruction di tutta la documentazione utilizzata nell’ambito del c.d. Independent Assessment Process (IAP) istituito appositamente ai sensi dell’Indian Residential Schools Settlement Agreement (IRSSA) firmato nel 2006 con il duplice obiettivo di “achieve a fair, comprehensive and lasting resolution of the legacy of Indian Residential Schools” e di “promote healing, education, truth and reconciliation and commemoration”. Il contributo, dopo aver ricostruito le vicende all’origine della controversia, formula alcune riflessioni sull’operato dei giudici in particolare quanto al bilanciamento da essi condotto tra esigenze pubbliche e necessità private, tra “the need to memorialize and commemorate, all the while respecting the choice of survivors to share (or not share) their stories”. The paper studies the judgment delivered by the Supreme Court of Canada in 2017 – Canada Attorney General v. Fontaine.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,003 |
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.
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 ».