Bibliographic record
Abstract
Cette chronique presente cinq decisions d’interets en droit du numerique rendues par les tribunaux canadiens en 2020. La chronique s’ouvre sur la decision de la Cour supreme du Canada dans l’affaire Uber Technologies Inc c. Heller qui a opere un recalibrage inattendu du droit des contrats au regard des nouvelles realites socio-economiques du contexte numerique. Dans un second temps, la chronique aborde l’affaire CompuFinder (3510395 Canada Inc) c. Canada dans laquelle la Cour federale a notamment confirme la constitutionnalite de la Loi canadienne anti-pourriel. La chronique se poursuit avec la decision de la Cour federale dans l’affaire Choueifaty c. Canada qui est revenue rappeler au Commissaire aux brevets le test devant s’appliquer en matiere de brevetabilite de logiciel. Ensuite, la chronique discute de l’enregistrement par le Tribunal de concurrence de l’entente entre le Commissaire a la concurrence et Facebook Inc qui marque une etape majeure pour le droit de la concurrence a l’ere numerique et la protection des canadiennes et canadiens en ligne. Enfi n, la chronique se conclut avec la decision de la Cour superieure de l’Ontario dans l’affaire Sole Cleaning c. Chu au sujet de denonciation sur les reseaux sociaux d’actes racistes dans le milieu de travail. Pour chacune de ces decisions, la chronique en presente les faits, les conclusions, pour ensuite en discuter la portee eu egard aux enjeux du contexte numerique.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.041 | 0.011 |
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".