Les modes de prévention et de règlement des différends [PRD] : une forme de participation citoyenne?
Bibliographic record
Abstract
Les modes de prévention et de règlement des différends [PRD] s’inscrivent dans une évolution de nos systèmes de justice vers une plus grande implication des individus. Le Code de procédure civile du Québec, en vigueur depuis le 1er janvier 2016, encourage la participation des personnes à la résolution de leurs différends et de leurs litiges. Le concept de « justice participative » annonçait bien avant l’entrée en vigueur de ce code un tel changement de culture. Le présent article propose de vérifier si ces processus prennent part à une forme de « participation citoyenne » dans le monde de la justice. Le concept de participation se situe, certes, au cœur du développement des modes de PRD, cependant des conceptions différentes de la participation, plus ou moins éloignées de la logique citoyenne, ont émergé selon les époques et les acteurs engagés dans le développement de ces processus. Après avoir les avoir distinguées, nous proposons d’explorer dans quelle mesure la recherche sur la participation citoyenne invite à poser un regard critique sur la justice participative, notamment en s’intéressant à la capacité dont disposent les personnes à participer à la résolution de leurs différends ainsi qu’en interrogeant l’instrumentalisation grandissante des modes de PRD.
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 | 0.011 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.046 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.013 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".