Unpacking client capture: evidence from corporate law firms
Notice bibliographique
Résumé
The literature on the professions long recognized that clients can exert considerable influence over their advising professionals, with the risk that the advice they are given may not be in their best interests. In a qualitative study of 106 Canadian corporate lawyers working in large law practices we find that the traditional formulation of this problem, in terms of a client ‘capturing’ a professional, fails to address the complexities of situations in which the client is a corporation and the professional is a partner within a large professional service firm. We induce a model of client capture from our data that unpacks the concept and shows that the professional may fall under a range of influences, not all of which come from the client directly; and distinguishes between four distinct forms of capture which, in effect, trace the pathways through which the power of the client is exercised. We illustrate the nature of the resulting influences on professionals using material from the interviews, and consider the implications of our findings.
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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 | 0,033 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,022 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».