L’analyse comportementale du jugement judiciaire dans l’angle mort des études sociojuridiques francophones au Canada
Bibliographic record
Abstract
Depuis l’adoption de la Charte canadienne des droits et libertés , les juristes et les politologues canadiens-anglais sont allés puiser en nombre grandissant dans les études américaines pour trouver les outils méthodologiques et théoriques permettant d’expliquer le comportement des juges. S’appuyant sur une conception réaliste plutôt que légaliste du jugement judiciaire, les modèles comportementaux qu’ils ont ainsi cherché à élaborer intègrent une multitude de facteurs indépendants du droit pour expliquer les décisions des juges : cultivation stratégique de la légitimité de la part de la Cour suprême, négociation entre juges pour créer des consensus, influence des caractéristiques personnelles ou des orientations idéologiques des juges sur leurs décisions, etc. Cependant, toutes les théories avancées dans la littérature américaine ne se sont pas révélées également satisfaisantes pour expliquer la réalité canadienne. Les chercheurs francophones sont quant à eux restés largement à l’écart du développement de ce nouveau champ d’études. L’analyse comportementale du jugement judiciaire permettrait pourtant de penser à nouveaux frais de nombreuses questions qui les ont traditionnellement intéressés. Plusieurs raisons expliquent ces divergences dont l’histoire constitutionnelle récente et la culture politique québécoise qui ont contribué à garder les tribunaux à l’arrière-plan dans l’étude du changement social et politique ainsi que la structure du champ universitaire québécois et les divisions entre disciplines qui ont eu tendance à favoriser une conception de l’interdisciplinarité comme outil au service de l’analyse doctrinale traditionnelle. L’exemple du bilinguisme des juges de la Cour suprême du Canada permet d’illustrer les conséquences politiques et épistémologiques que peut avoir le développement de ce champ de recherche sans l’apport des chercheurs francophones.
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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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".