MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2327300000 · doi:10.1017/s0829320100007456

Teaching Is Part of Legal Education

2003· article· en· W2327300000 sur OpenAlexaffabout
Diana Majury

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Law and Society / Revue Canadienne Droit et Société · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegal educationAssertionSubject (documents)Object (grammar)SociologyWork (physics)PedagogyPolitical scienceLawPublic relationsPsychologyEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0160,035
Communication savante0,0150,010
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Law and Society / Revue Canadienne Droit et SociétéMême sujetLegal Education and Practice InnovationsTravaux en français237 207