How far are we willing to go? : transition, resistance, and adaptation in Ontario’s criminal courts during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Le Canada a connu des changements importants pendant la pandémie de COVID-19. Les tribunaux criminels n’ont pas fait exception puisqu’ils ont dû fermer leurs portes et reprendre leur travail au compte-goutte. Il s’agissait d’un changement opérationnel sans précédent qui a nécessité plusieurs ajustements. Compte tenu de la nouveauté de cette pandémie au Canada, on trouve peu de recherches empiriques sur ses impacts sur les tribunaux. Pour combler cette lacune, j’ai cherché à répondre à la question suivante : Comment les tribunaux criminels de l’Ontario ont-ils adapté leurs pratiques judiciaires pour faire face à la pandémie COVID-19 ? Cette thèse a utilisé des sources de données à la fois qualitatives et quantitatives. Plus précisément, des observations et des entretiens approfondis avec des avocats et des juges, couplés aux données administratives des tribunaux criminels, ont été utilisés pour explorer la manière dont les pratiques judiciaires ont changé pendant la pandémie. Cette thèse s’intéresse à plusieurs changements tels que la transition vers les comparutions à distance, les modifications dans la prise en charge des dossiers et l'évolution des usages de l'incarcération. Elle s’intéresse aux facteurs qui font que certains changements ont plus de probabilité de perdurer après la pandémie. J’en conclus que des changements dans le système de justice sont possibles, mais qu’ils se heurtent bien souvent à des résistances importantes. Ainsi, un élément clé pour soutenir le changement à long terme dans le système de justice consiste à collaborer et avoir l’appui du personnel de première ligne qui est responsable d’appliquer les changements. Cette thèse permet de mieux comprendre comment le système de justice réagit sous pression, mais elle permet une réflexion plus générale sur les transformations possibles dans le système de justice.
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 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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».