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Record W3006353744 · doi:10.71781/2481

Les minorités linguistiques et l'accès à la justice : pour une pratique conforme aux Chartes

2017· dissertation· fr· W3006353744 on OpenAlexaboutno aff
Yeong Gin Jean Yoon

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicLinguistic and Sociocultural Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le contexte actuel de mondialisation et de mobilité des citoyens de tous les pays, qui parlent des langues diverses, change la composition culturelle et linguistique de la société québécoise. Cette diversification de la société remet en question la validité de certaines pratiques dans notre système judiciaire et, plus particulièrement, l’accessibilité à la justice pour tous les citoyens. La notion d’accès à la justice implique que tout justiciable possède le droit de participer en pleine égalité aux procédures qui se déroulent devant les tribunaux, ainsi que le droit à un procès équitable. La présente étude examine la pratique de l’un des plus importants tribunaux administratifs du Québec, le Tribunal administratif du travail (TAT), division santé et sécurité du travail. Le TAT offre aux travailleurs l’accès à la justice en pleine égalité, et dans le respect des règles de justice naturelle relativement aux demandes touchant leurs droits, mais sans fournir de services gratuits d’interprète aux travailleurs membres d’une minorité linguistique. Il s’agit des travailleurs qui ne parlent pas et ne comprennent pas la langue employée à l’audience, à savoir la langue française ou la langue anglaise. L’auteure examine le droit de ces travailleurs de bénéficier des services gratuits d’un interprète devant le TAT en raison du droit à l’égalité et du droit à un procès équitable garantis par les dispositions de la Charte canadienne des droits et libertés et de la Charte des droits et libertés de la personne.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.772
Threshold uncertainty score0.459

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0190.044
Scholarly communication0.0130.006
Open science0.0020.004
Research integrity0.0040.008
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.128
GPT teacher head0.465
Teacher spread0.337 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

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

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
Published2017
Admission routes1
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