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Enregistrement W7043327173

Self-Represented Litigants & Legal Doctrines of “Vexatiousness” - An Interim Report from The National Self-Represented Litigants Project

2019· article· en· W7043327173 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDispute Resolution and Class Actions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterimJurisprudenceExtension (predicate logic)Section (typography)Common law
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Self-Represented Litigants Case Law Database Project (the “CLD” Project) is a research initiative of the National-Self-Represented Litigants Project and as such, an extension of Director Julie Macfarlane’s original 2013 Study on Self-Represented Litigants (“SRLs”). The CLD tracks emerging jurisprudence across Canada which affects SRLs. The development of the CLD was driven by the fact that no other organization in Canada was systematically tracking and analyzing case decisions on SRLs. To date, NSRLP researchers have identified more than 600 important cases that fall within our parameters (below) and over 360 Canadian decisions have been analyzed and entered into the database. As the database builds, it is possible to see trends emerging from the data.\nWhen a judge determines that a litigant’s behavior has abused the court’s processes, the litigant is designated as “vexatious”, and consequently barred from accessing the court. Courts are given the authority to designate a litigant as vexatious by using their respective rules of court, legislation, or by common law. Although not completely uniform, the elements required to find a litigant vexatious are similar across in Canada. The CLD examines those cases in which a vexatious designation has been applied to a litigant who is an SRL, or where there is other discussion of an SRL’s behaviour in terms that suggest vexatiousness, but without a formal designation as such (see “vexatiousness lite” below at section 4.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0130,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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