Notice bibliographique
Résumé
In this article we argue that mediation, as a process, is gendered. Although it is not a simplistic, binary opposition, mediation is primarily gendered and litigation is primarily gendered male. As a result of this gendering, mediation is devalued as compared to litigation in North America. In order to demonstrate this, in the first part of our article we focus on (i) the goals, (ii) skills, and (iii) language of mediation. When they are compared with litigation's goals, skills, and language, the gendering of both processes can be identified and the resulting devaluation of mediation observed. The goals, skills, and language of mediation are not simply traits that come naturally to some individuals based on gender. They are real and difficult skills to master, and therefore mediation education is implicated. In the second part of our article we focus on ways to improve the mediation education experience in law schools. We make some recommendations for mediation pedagogy and consider how law professors can better teach mediation so that law students understand and value the process. We conclude by arguing that mediation will continue to be devalued, especially as compared to litigation, until the process is revalued and mediatiors' contributions are appropriately evaluated. By demanding an assessment of mediation success that is not constricted by notions of female and male, both the profile and valuation of mediation and mediators will increase.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,025 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».