Virtual court hearings: judicial perspective from Ontario judgments
Notice bibliographique
Résumé
The onset of the Covid-19 pandemic has sparked a phenomenal rise in virtual hearings in Ontario (Canada), much like in many other jurisdictions around the world. While video court participation has been available for decades, hearings have, until recently, remained courtroom-centric events and the possibility of dematerialized courts had seemed far off, if not far-fetched. Inspired by the latest evolution of justice delivery, this thesis explores the views of Ontario judges on the implications of virtual justice. What judges have to say about video-enabled testimony and adjudication matters enormously given their role in the administration of justice. Through a systematic content analysis of reported judicial decisions from the superior trial court and appellate court in Ontario between 16 March 2017 and 17 December 2021, this thesis tackles the question: To what extent do reported decisions by Ontario judges confirm or challenge concerns about virtual hearings expressed in scholarly debates about the topic? The analysis suggests that judges share many of the concerns articulated by scholars about proceeding virtually, such as the loss of solemnity and the expanded opportunity it lends to remote participants to behave in ways that undermine the integrity of the trial. At the same time, judges agree that proceeding virtually can be effective, fair, and in some cases, a more efficient alternative to the in-person format. The findings further reveal how judges have adapted their hearing management practices to accommodate the virtual court environment and assert control over remote sites. Overall, judicial conceptions of the modern trial appear to have evolved to the point that it is no longer seen as inevitably a courtroom affair.
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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 | 0,009 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,018 |
| Communication savante | 0,013 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».