MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1554530639 · doi:10.22329/wyaj.v27i1.4561

Gender and Professionalism in Law: The Challenge of (Women’s) Biography

2009· article· en· W1554530639 sur OpenAlexaffvenue
Mary Jane Mossman

Notice bibliographique

RevueWindsor Yearbook of Access to Justice · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegal professionLegal historyLawBiographyPolitical scienceLegal realismLegal educationGender studiesLegal writingLegal practiceSociologyLegal research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the story of a woman who “created” her life in the law in the late nineteenth and early twentieth centuries. Although now almost unknown, Cornelia Sorabji achieved prominence as a woman pioneer in the legal profession, who provided legal services to women clients in northern India, the Purdahnashins. Sorabji’s experiences as a woman in law were often similar to the stories of other first women lawyers in a number of different jurisdictions at the end of the nineteenth century: all of these women had to overcome gender barriers to gain admission to the legal professions, and they were often the only woman in law in their jurisdictions for many years. Yet, as Sorabji’s story reveals, while ideas about gender and the culture of legal professionalism could present formidable barriers for aspiring women lawyers, these ideas sometimes intersected in paradoxical ways to offer new opportunities for women to become legal professionals. In exploring the impact of gender and legal professionalism on Sorabji’s legal work, the paper also suggests that her story presents a number of challenges and contradictions that may require new approaches to gender history so as to capture the complexity of stories about women lawyers.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,041
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWindsor Yearbook of Access to JusticeMême sujetLegal Education and Practice InnovationsTravaux en français237 207