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Record W2026674214 · doi:10.7202/043359ar

Le programme de clercs à la Cour suprême du Canada

2005· article· fr· W2026674214 on OpenAlexvenueaboutno aff
Julie Dagenais Blackburn, Mitchell McInnes, Janet Bolton, Natalie Derzko

Bibliographic record

VenueLes Cahiers de droit · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCriminal Law and Evidence
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le présent article porte sur les clercs et leur rôle à la Cour suprême du Canada. Le but est de renseigner les clercs éventuels sur la nature du poste et de permettre à tous de mieux comprendre le fonctionnement du processus judiciaire à ce niveau. Les auteurs commencent par étudier l'histoire du programme de clercs à la Cour suprême. Bien que les fonctions du clerc aient peu changé depuis la création du poste en 1968, le programme a évolué au même rythme que la Cour. Les auteurs traitent ensuite du programme de clercs actuel. Ils décrivent d'abord le processus de sélection. En s'inspirant d'un questionnaire envoyé aux clercs des années 1991 à 1993, les auteurs tentent également d'établir, de façon générale, le profil des personnes qui ont été employées par la Cour au cours des dernières années. L'article inclut ensuite une description des tâches. Bien que cette catégorie de personnel assume de nombreuses responsabilités, les auteurs réfutent les critiques habituellement adressées à la Cour suprême des États-Unis en affirmant que les clercs de la Cour suprême du Canada ne jouissent pas d'une autorité excessive. Les auteurs concluent qu'un stage à la Cour profite à la fois aux clercs eux-mêmes et aux procédures de la Cour. Ainsi, les clercs font partie intégrante du processus judiciaire à la Cour suprême du Canada.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.938
Threshold uncertainty score0.869

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.240
Teacher spread0.229 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2005
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