Substantive Equality and Judicial Review: An Overview of the Supreme Court of Canada’s Equal Rights Jurisprudence
Bibliographic record
Abstract
오늘날 헌법실무에서는 거의 모든 기본권 분쟁에 평등이라는 개념을 매개로 하여 접근하면서도 실상 평등이 고유하게 문제되는 지점 그리고 평등권이 헌법국가 안에서 수행하는 역할 포착에는 소홀함으로써 평등이라는 헌법적 통화가치 하락을 초래하는 일종의 평등 인플레이션 현상이 관찰되고 있다. 이와 관련하여, 캐나다 연방대법원은 사회내 분리되고 고립된 소수자 보호를 헌법상 평등 보장의 핵심 기능으로 설정하면서, 평등권의 적용범위를 인적속성에 근거한 차별로 한정하는 사법철학을 발전시켜왔다. 다투어지는 법률이 당사자의 실제 필요 · 역량 · 상황에 상응하는지를 구체적으로 판단함으로써, 평등심사에서 간과되기 쉬운 간접차별 문제나 정당한 편의제공 문제를 사법심사 내부로 끌어들여 검토하고 있는 점 또한 연방대법원 평등심사의 특징들 중 하나라고 할 수 있다. 헌법 문언과 체계의 차이점에 비추어 볼 때, 연방대법원의 평등심사기준을 우리 헌법실무에 그대로 원용할 수는 없다고 할지라도, 다음과 같은 비교헌법적 시사점은 확인해볼 수 있다. 인적속성에 따른 차별을 중심으로 그러한 차별이 문제되는 개인 내지 인적 집단을 고립시키고 소외시키는 효과를 얼마만큼 갖는지 여부를 고려하는 연방대법원의 차별판단기준은 우리 헌법실무에서 평등권의 심사강도를 결정하는데 있어서 하나의 기준으로 고려해볼 수 있다. 아울러 구조적 소수자들에 대한 처우 개선 목적이 있는 입법인지, 무엇보다 그들이 처한 구체적인 상황에 비추어볼 때 문제되는 입법이 적절한 수준의 지원을 하고 있는지 등을 고려하는 차별판단기준은 사회적 기본권관련 평등심사에서 원용해볼 수 있을 뿐만 아니라 사회권 심사기준을 구체화하는데 있어서도 참조해볼 수 있다.
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 | 0.030 | 0.044 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.024 | 0.007 |
| Open science | 0.004 | 0.005 |
| Research integrity | 0.014 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".