Notice bibliographique
Résumé
In my contribution to this discussion or theArthurs Reporttwenty years later, I want to talk briefly about the teaching aspect of legal education. I want to be emphatic in my focus on teaching because I fear that teaching is increasingly diminishing as an object of our attention and as a subject of our scholarly work. I fear that, for many of us, teaching is becoming a less and less significant part of our discussions, our hirings, our preoccupations, our energy … To me, this is both short-sighted and sad, particularly for those of us who are committed to a law and society approach to legal education. If we are committed to social change, then education, in the form of teaching and learning, is critically important – that is, what we teach and how we teach, and what we model as teachers and thinkers are important instigators and promoters of change. I make this assertion of a lack of serious interest in law teaching despite the fact that there have been a number of Canadian forums on legal education recently. However, admissions and administrative matters largely overshadowed teaching as issues of primary concern and discussion in the two forums that I attended. I do not think these forums generated the kind of on-the-ground, in-our-work-places re-energization and rethinking of legal education and specifically about teaching that was perhaps hoped for.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,035 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| 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 ».