Notice bibliographique
Résumé
jurisdictions (Canada and the United States) at the same time. 2 At an anecdotal level, program faculty have observed that students struggle with at least one problem that seems unique to them: Dual J.D. students exhibit a particular difficulty restricting their analysis of fact patterns to the rules and terms of the particular legal system that a question should trigger. Firstyear students, especially, tend to mix the analytical perspectives, legal rules, vocabulary, and diction of one system with that of the other in inappropriate ways. 3 This mixing often occurs, not in the context of a structured compare-and-contrast question, but in the middle of an argument that purports to be formulated solely under one system or the other. 4 Of course, similar mistakes occur in every 1L classroom: Students misstate rules, forget elements, drop argumentative threads, and otherwise perform exactly as one would expect a beginner to perform. The particular error described here, however, involves students “mixing” the terms and rules of two separate legal systems. This particular error ordinarily seems to arise only in a cross-border classroom, where, in fact, there are two legal systems—two sets of analytical perspectives, legal rules, vocabulary, and diction—being taught within the same yearlong course. While cross-border legal programs offer exciting possibilities for students being educated for a global legal environment, any error that appears unique to comparative programs must be considered carefully by those who teach in such programs, as they may offer important clues regarding the setting and methodologies best suited for comparative legal education. Almost nothing in the literature of legal education identifies or attempts to solve this particular problem. Scholarship in other fields of teaching offers little more, with one notable exception—teaching second languages. Those who teach a language (any language) to native speakers of another language (any language) deal with “mixing” problems every day, as do those who teach bilingual students (any subject) (any language).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».