La notion d’expertise du décideur administratif aux fins de l’application de la méthode pragmatique et fonctionnelle
Bibliographic record
Abstract
Dans le contexte de l’application de la méthode pragmatique et fonctionnelle, l’interrogation fondamentale qui doit guider une cour de justice, lorsqu’elle examine la décision rendue par un décideur administratif, est celle de savoir si le législateur a voulu que l’examen d’une question donnée ou la solution à y apporter relève de la compétence conférée au tribunal. En théorie, le problème est résolu puisque le tribunal supérieur doit appliquer la méthode pragmatique et fonctionnelle qui comporte quatre facteurs à examiner. Une difficulté se pose toutefois. En effet, la notion d’expertise qui, selon la Cour suprême du Canada, constitue le facteur le plus important qu’une cour doit examiner pour arrêter la norme de contrôle applicable, n’a pour l’instant fait l’objet d’aucun examen exhaustif. À ce jour, la Cour suprême n’a proposé aucune grille d’analyse qui permettrait de déterminer de façon systématique et cohérente le degré d’expertise du décideur administratif. Toutefois, ce facteur est d’une importance capitale lorsqu’un tribunal supérieur doit se demander si un décideur administratif mérite que l’on fasse preuve de retenue au moment de l’examen de la légalité d’une décision qu’il a rendue. Selon la Cour suprême, l’expertise constitue la justification fondamentale de la déférence judiciaire.
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 | 0.025 | 0.059 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.013 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
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".