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Enregistrement W1522179030

Legal Infrastructure and the New Economy

2012· article· en· W1522179030 sur OpenAlexaff
Gillian K. Hadfield

Notice bibliographique

RevueThe Knowledge Bank (The Ohio State University) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic lawBusinessRecessionMarket economyEconomicsEconomy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last two decades, the economy has undergone fundamental transformation with the twin structural changes of a great increase in the size of global markets and the internet-driven development of a platform for global exchange and work processes. These changes have transformed the economic demand for law: the demand for legal inputs that will support the creation of value in economic relationships. Not merely the quantity but the type of legal inputs required by the new economy is significantly different from those required by the old economy. The economic demand for law in the new economy requires support for the much higher rates at which economic relationships now cross both firm and jurisdictional boundaries, the more rapid depreciation of legal solutions, the increased differentiation of legal problems, the reduced tolerance for legal transaction costs created by high velocity and global competition, and a greater need for integration of business and legal expertise in order to engage in the relatively constant innovative problem-solving that the new economy requires. In this paper I argue that our legal infrastructure - the socially available set of legal materials that economic actors can use to help govern relationships - has not kept up with this transformation in the economic demand for law. Empirical evidence for this claim includes the increasing levels of dissatisfaction in even the most elite corporate legal markets, the unprecedented impact of the Great Recession of 2009 on large law firms, and surveys and interviews conducted with corporate counsel. The primary basis for the claim of a mismatch, however, is theoretical: the attributes of our existing legal infrastructure - a heavy reliance on densely-worded and complex statutes, regulations and contracts; human-capital-intensive craft production methods; undiversified legal business models; almost exclusive reliance on mandatory legal rules imposed by public actors - are poorly suited to the nature of economic activity in the new economy. The reason our legal infrastructure has not adapted, I argue, is attributable to an even deeper level of legal infrastructure: the severe limitations on who may produce legal rules and other legal inputs (such as advice, document templates, norms and practices) imposed by our continued reliance on publicly produced rules and the excessively closed nature of our lawyer- and judge-controlled legal markets.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,023
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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