Electronic Records as Documentary Evidence
Notice bibliographique
Résumé
The new electronic record provisions that are now part of almost all of the Evidence Acts in Canada are as important as any statutory law or common law concerning the use of records as evidence. They bring six important improvements to the evidentiary law of business records. It is argued, however, that their most serious defects are that they: (1) perpetuate the best evidence rule — a rule rendered redundant by electronic records and information management (RIM); (2) do not deal with hearsay issues; (3) do not cure the defects of the business record provisions in regard to electronic records; and (4) unnecessarily complicate the law. But these defects can be substantially lessened by judicial interpretation that accomplishes what the business records provisions should have accomplished. Although a topic left to a future article, this article should be read with the assumption that the electronic record provisions are interdependent with: (1) the new electronic commerce laws; (2) the new personal privacy protection laws; (3) the new electronic discovery guidelines; (4) the new National Standards of Canada concerning electronic RIM ; and (5) the records requirements of government agencies such as the Canada Revenue Agency. This article is therefore a first step in justifying the emergence of the ‘‘RIM lawyer’’ as a new field of legal practice.
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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 | 0,017 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,026 |
| Communication savante | 0,026 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».