Un nouveau modèle d’indexation à facettes de la documentation juridique

L’explosion de la documentation disponible en ligne et la densification récente de la jurisprudence ont transformé la recherche d’information juridique. Depuis plusieurs décennies déjà, certains juristes appréhendent une crise des sources, trop abondantes et de qualité variable, ce qui mettrait en péril l’accès au droit et son effectivité.

L’environnement numérique a aussi transformé le comportement des chercheurs d’information juridique. La recherche par mots-clés dans le texte intégral (recherche plein texte) s’est ajoutée à celle qui consistait à repérer des documents à l’aide des termes utilisés pour les classifier ou les indexer (recherche à l’aide des termes d’indexation).

Plusieurs études démontrent que l’indexation demeure un outil pertinent pour assurer le repérage efficace de la documentation dans une banque de données. De plus, l’indexation humaine continue de donner de meilleurs résultats que l’indexation automatisée.

L’équipe de recherche interdisciplinaire que je dirige en collaboration avec la professeure Sabine Mas, de l’Université de Montréal, a développé un modèle original pour la représentation et le repérage de l’information juridique. SOQUIJ, qui est partenaire du projet, en suit l’évolution depuis les débuts.

Le modèle d’indexation développé par l’équipe de recherche s’inspire de la classification à facettes. L’équipe a construit un prototype de banque de données qui contient 2 500 décisions indexées conformément à son modèle.

L’équipe est à la recherche de participants qui accepteraient de tester la banque de données prototype. Le test, réalisé à distance, dure environ 2 heures. Une indemnité de 20 $ est offerte à chaque participant. Si vous êtes intéréssé.e à participer à l’étude, veuillez cliquer ici. Si vous êtes étudiant.e au baccalauréat en droit, veuillez plutôt cliquer ici.

Ce projet de recherche a été financé par le Conseil de recherches en sciences humaines du Canada (CRSH) au moyen d’une subvention Savoir. Pour plus d’information, vous pouvez contacter l’équipe de recherche à l’adresse lab-cat@fd.ulaval.ca

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