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Enregistrement W2184355122

Poor Students, Well-Paid Lawyers: Post-Graduation Income-Contingent Tuition Fees for Law Schools

2004· article· en· W2184355122 sur OpenAlexaffabout
Bruce Pardy

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)Student debtGovernment (linguistics)SubsidyDebtObligationEconomicsBusinessLabour economicsPolitical scienceLawFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Law Schools in Canada have traditionally been funded mainly from two sources: government grants and student-paid tuition fees. For many years, law schools have faced a funding crisis because of inadequate government grants. Their response has been to increase up-front tuition fees. Such fees affect the accessibility of legal education for lower-income applicants, and impose other severe burdens on students. This article proposes a new model: post-graduation tuition fees contingent upon the income earned by the graduate. This novel approach would not look to government to increase its subsidies, but would look to students to contribute a larger share. Income-contingent tuition fees are similar to income-contingent loans in that the extent of obligation varies with level of income. But they are different in that the financial partner is the university, not the government, and the student does not owe debt or pay interest. For students, this is a risk-free approach that reduces the economic disincentives to attend law school. For law schools, it would provide a source of income that is more secure, predictable, and generous than current sources. Law schools would be investing in the future professional success of their graduates, and students would be more likely to make career choices that were not motivated by the need to repay massive debt after graduation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,360
Écart entre enseignants0,343 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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