Doing Contract Theory in First Year Law School: The Iceberg Method
Notice bibliographique
Résumé
There are various ways of introducing first year law students to legal theory. One is to offer a discrete legal theory course. This is a "bottom-up" approach in the sense that typically discussion of a given theory in the abstract precedes application of the theory to particular legal problems. An alternative is to teach theory as part and parcel of one or more of the standard first year courses. This is a "top-down " approach in the sense that identification of the legal problem precedes the introduction of potential theoretical solutions. The top-down approach can be visualized as an iceberg, with particular legal rules at the peak and the policy preferences which shape the rules submerged below. In this paper, we explore a variation of the top-down or iceberg approach in which the aim is to introduce students to a range of theoretical perspectives by comparing and contrasting the application of competing legal theories to a particular legal problem. For the purposes of illustration, we have chosen the spousal guarantee cases in Contract Law as our reference point and critical legal studies, law and economics and feminist theory as our perspectives. There are numerous other cases, not just in Contracts, but in Torts, Property and Criminal Law as well, that might be amenable to similar treatment. Likewise, needless to say, there are other theories, apart from the ones we use here, that teachers might prefer; the teaching method we propose does not depend on the particular perspectives we happen to have chosen
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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 | 0,027 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,027 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».