Virtual Justice: A Complex Portrait of Canadian Self-Represented Litigant Experiences with Virtual Hearings
Notice bibliographique
Résumé
“Virtual Justice: A complex portrait of Canadian self-represented litigant experiences with virtual hearings” is the result of a year-long project generously funded through a grant from the McLachlin Fund, with the goal of understanding the experiences of Canadian self-represented litigants (SRLs) with virtual hearings since the onset of the pandemic, when such processes began to dramatically increase and become much more common.\nUsing a survey and focus groups, we gathered data from many SRLs with experiences across jurisdictions and types of legal matter. The results reflect the fact that SRLs’ experiences with virtual hearings are, in fact, quite varied. Approximately 24% of the SRLs surveyed were satisfied with their virtual hearing experience, while 35% were dissatisfied, and 15% reported they were neither satisfied nor dissatisfied. This report dives into the demographics and specific contexts behind these numbers, and seeks to understand both the positive and negative engagements SRLs have had with virtual hearings, especially as these engagements can give insight into how courts and systems might improve virtual processes for the most vulnerable stakeholders. The report concludes with both recommendations for improvement, and suggestions for further research on this topic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».