At Risk or in Jeopardy? Canadian Common Law Species at Risk Jurisprudence
Notice bibliographique
Résumé
As the world’s largest common law country, and the one with the most territory in the critically imperiled Arctic and subarctic regions, Canada is an excellent case study on how common law jurisprudence upholds or undermines the purpose of legislation protecting species at risk. In Canadian legal precedents, there is no leading case on species at risk related matters. This is partially a reflection of the multi-disciplinary nature of environmental legal issues. Depending on the specific facts of each case, a contravention of species at risk laws could be litigated as a criminal, civil, or even an administrative hearing. Because laws exist within and because of social and cultural systems, understanding the socio-cultural reasons why laws were enacted informs how those legal issues are perceived in courts. In this article, we provide a synthesis of the current state of common law species at risk legislation in Canada. We begin by explaining the history and social context of conservation and species at risk legislation development. We then undertake a case law review and analysis for all species at risk related issues, and present the trends in ratios and decisions for three categories of litigation: criminal, administrative, and civil. The results show that while criminal cases tend to uphold species at risk interests, decisions from administrative and civil litigation are less consistent.
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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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».