Le dépôt électronique pour les cours au Canada (une idée qui arrive à point nommé) : une réponse à un document de travail publié par la Cour suprême du Canada recommandant des stratégies pour choisir un FSDE
Bibliographic record
Abstract
"Ce texte se veut une réflexion sur les points à considérer avant l'adoption d'un système de dépôt électronique accessible à toutes les cours du Canada. En prenant pour exemple l'expérience torontoise, l'auteur souligne une série d'éléments à considérer avant la mise en œuvre d'un tel processus, à savoir : La nécessité de tenir compte des coûts associés à la formation des avocats, des juges, ainsi que du personnel juridique; L'attachement au document " papier " et le manque d'unanimité quant à la valeur du document électronique; et L'impact négatif que peut avoir l'informatisation des données sur la vie privée des contribuables. L'auteur conclu en ventant l'aspect centralisé du projet de dépôt électronique proposé par la Cour suprême en soulignant toutefois qu'un tel projet devra nécessairement évaluer les besoins des utilisateurs du système afin d'en tenir compte lors de sa conception."
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.024 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".