Code source et sources codifiées : pour une cyberjustice québécoise ouverte et accessible
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article issu d’une conférence prononcée dans le cadre du Colloque Leg@l.IT (www.legalit.ca), l’auteur offre un rapide survol des fonctionnalités offertes par les systèmes de dépôt électronique de la Cour fédérale et de la Cour canadienne de l’impôt afin de dégager les avantages et inconvénients de chacune des technologies proposées. Cet exercice s’inscrit dans une réflexion plus large sur les conséquences de la migration progressive de certaines juridictions vers le dépôt électronique. Si cette tentative de moderniser le processus judiciaire se veut bénéfique, il demeure qu’un changement technologique d’une telle importance n’est pas sans risques et sans incidences sur les us et coutumes de l’appareil judiciaire. L’auteur se questionne ainsi sur la pratique adoptée par certains tribunaux judiciaires de développer en silo des solutions d’informatisation du processus de gestion des dossiers de la Cour. L’absence de compatibilité des systèmes et le repli vers des modèles propriétaires sont causes de soucis. Qui plus est, en confiant le développement de ces systèmes à des firmes qui en conservent la propriété du code source, ils contribuent à une certaine privatisation du processus rendant la mise en réseau de l’appareil judiciaire d’autant plus difficile. Or, dans la mesure où les systèmes de différents tribunaux seront appelés à communiquer et échanger des données, l’adoption de solutions technologiques compatibles et ouvertes est de mise. Une autre problématique réside dans l’apparente incapacité du législateur de suivre l’évolution vers la virtualisation du processus judiciaire. Le changement technologique impose, dans certains cas, un changement conceptuel difficilement compatible avec la législation applicable. Ce constat implique la nécessité d’un questionnement plus profond sur la pertinence d’adapter le droit à la technologie ou encore la technologie au droit afin d’assurer une coexistence cohérente et effective de ces deux univers.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".