Accès à la justice et inclusion numérique : au-delà des enjeux technologiques
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.007 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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; 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".