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Record W4385980932 · doi:10.1017/cls.2023.14

Accès à la justice et inclusion numérique : au-delà des enjeux technologiques

2023· article· fr· W4385980932 on OpenAlex
Sandrine Prom Tep, Florence Millerand, Alexandra Parada

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Law and Society / Revue Canadienne Droit et Société · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicArtificial Intelligence in Law
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé Cet article s’intéresse aux inégalités numériques qui touchent l’accès aux services publics, et plus précisément à la justice. Au Québec, les plumitifs sont des registres publics qui retracent l’historique judiciaire des justiciables, et ils sont disponibles en ligne. Dans une perspective d’accès à la justice, cet article aborde la tension existante entre les objectifs de la numérisation des services publics et les inégalités d’accès au numérique, en s’intéressant au cas des plumitifs au Québec. Nous retraçons l’évolution des approches en termes d’inégalités numériques en insistant sur la nécessité de dépasser la question de l’accès matériel aux services numériques pour nous intéresser aussi aux inégalités socio-économiques préexistantes. Nous analysons les difficultés d’accès aux plumitifs et l’usage qui en sont fait à la lumière des différentes dimensions de l’accès numérique selon Jan van Dijk (2006) afin d’envisager des pistes de solutions concrètes et efficaces pour améliorer l’accès aux plumitifs et plus largement à la justice.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.516
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0040.005
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.045
GPT teacher head0.332
Teacher spread0.287 · 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