LOST IN TRANSLATION : LA COMPARAISON DES DROITS EN CONTEXTE DE DIVERSITÉ LINGUISTIQUE
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Abstract
Puisque le droit s'exprime d'abord par la langue, à la fois écrite et parlée, et parce que chaque langue est véhicule de droit et de notions juridiques, le droit et la langue sont évidemment inséparables, indissociables.Lorsque des juges s'expriment sur la définition de leur rôle, sur leurs fonctions et pouvoirs, de même que sur leurs pratiques, ils le font en fonction de leur système juridique propre et des lois applicables, bien sûr, mais aussi de la langue parlée ou du médium de communication en cause.Sont analysées dans cet article les perceptions de juges francophones et anglophones de quatre systèmes juridiques différents, quant au rôle qu'ils exercent lors de l'approbation des règlements hors cour conclus dans le cadre de recours collectifs.En conclusion, l'usage d'une formulation plus universelle de ce rôle est préconisé.Law and language are inherently inseparable.When judges are asked to explain their role, functions and powers in the approval of class action settlements, they speak by referring to their own jurisdictions, laws and specific language.This article addresses the connection between the evolution of law and linguistic diversity.Taking the example of the role of French-and English-speaking judges in adjudicating collective transactions in four jurisdictions, the author demonstrates that linguistic diversity can be a vector of development of the law across jurisdictions.The writer concludes that language permits the mutual enrichment of comparable legal processes and concepts, and calls for the harmonisation of standards of fairness in transactions relating to class actions. * .Catherine Piché est professeure à la Faculté de droit de l'Université de Montréal.Elle est spécialiste de procédure et de preuve civile, de litiges complexes, de droit comparé et de droit international privé.Elle est docteure en droit de l'Institut de droit comparé de l'Université McGill (« Fairness in Class Action Settlements », publiée aux Éditions Carswell en 2011).La professeure Piché a été formée en droit aux universités d'Ottawa (LL.L. magna cum laude, 1997) et de Dalhousie (LL.B., 1999), ainsi qu'à la New York University School of Law (LL.M., 2001).Elle est membre des barreaux du Québec, de New York et du Massachusetts.Cet article est le fruit de réflexions en vue de conférences présentées par l'auteure en 2011-2012 à l'occasion du 50 e Colloque de l'Association québécoise de droit comparé, le 28 octobre 2011 à l'Université de Sherbrooke, et au 4 e congrès du Irish Society of Comparative Law, Cork, University College Cork, le 3 mars 2012.Il a déjà fait l'objet d'une publication sous une forme différente en 2013 dans le Irish Journal of Legal Studies.Lost in Translation : (2013) 43 R.D.U.S. la comparaison des droits 481 en contexte de diversité linguistiqueIl est toujours possible de dire la même chose autrement 1 .1.
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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 | 0.006 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".