A Framework for Data-Driven Legal Regulatory Reform
Notice bibliographique
Résumé
To fulfill its responsibility to the Washington Supreme Court to innovate new avenues for persons not currently authorized to practice law to provide legal and law-related services, the Washington Supreme Court’s Practice of Law Board (POLB) studied how to improve the regulation of legal services through legal regulatory reform, with an eye towards closing the access to justice gap. As the traditional processes for legal regulatory reform generally rely on the anecdotal experiences of participants in the reform; take significant time to create, evaluate, and implement; and rarely go on to measure whether the reform had the intended goal without harmful or unintended consequences, the POLB looked into the feasibility of a “regulatory sandbox” to test legal reform proposals and move toward data-driven decisions that measure the impact of the reform.\nThe POLB is aware and fully acknowledges that other jurisdictions in the United States and Canada, including Utah, are implementing sandboxes for legal regulatory reform. Sandboxes have been used for managing reform in other areas, such as financial regulation. But the POLB is also looking for a methodology that permits the POLB and others to assess the potential risks and the benefits of the reform. The POLB set out to develop a methodology that would allow innovators, regulators, access-to-justice advocates, and the public to use a consistent set of processes for designing, maintaining, and participating in a sandbox that would provide adequate guardrails to protect the public and others while reforms are tested and relevant data is collected. The POLB believes that the framework outlined in this paper is such a methodology.\nThe audience for this paper is people who want to enable regulatory reform because this framework provides possible measurements for guiding regulatory decisions, but it is not designed to be so rigid that all of its components must be used. Other components, such as a different algorithm for measuring the impact of a reform on the access-to-justice gap, could be substituted for the method proposed with this framework. Hopefully this framework provides a means to think critically about the impact a reform might have—so there is a better output with minimal unintended consequences.
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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 | 0,179 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,053 |
| Communication savante | 0,025 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».