Les étapes de la mobilisation citoyenne et de l’adoption de la loi contre les poursuites-baîllons
Bibliographic record
Abstract
L’adoption en juin 2009 de la Loi modifiant le Code de procédure civile pour prévenir l’utilisation abusive des tribunaux et favoriser le respect de la liberté d’expression et la participationdes citoyens aux débats publics est survenue après trois ans de mobilisation concernant les poursuites stratégiques contre la mobilisation publique (aussi appelées « poursuites-bâillons ») ou, selon l’expression américaine, les strategic lawsuits against public participation (SLAPP). Les auteures retracent l’apparition du phénomène au Québec, les différentes étapes de la mobilisation citoyenne en parallèle avec les initiatives gouvernementales, soit la création d’un comité d’experts, les deux consultations publiques tenues par la Commission des institutions de l’Assemblée nationale et l’adoption de la loi. Elles mettent en évidence les droits fondamentaux en jeu puis présentent les nouvelles dispositions législatives au regard des objectifs énoncés dans le préambule de la loi, à savoir favoriser le respect de la liberté d’expression et l’accès à la justice de même que prévenir l’utilisation abusive des tribunaux pour limiter le droit des citoyens de participer à des débats publics.
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 | 0.012 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".