Bridging the gaps between publishing law, academic research and community legal literacy: the potential place of PACLII
Notice bibliographique
Résumé
PacLII’s primary focus is improving access to justice by making laws freely available to all. The immense amount of material on PacLII, along with the specialised knowledge required to understand legal material, means that access to the “raw data” of cases and legislation may be of limited help in directly improving non-specialists’ access to justice. Even lawyers rely on tools such as case headnotes and annotated legislation, when available, to help process raw data. Other legal information institutes have begun to implement a number of strategies to help make raw data easier to understand. For example, CanLII Connects (Canada) has used blogs to implement a case summary system (http://canliiconnects.org/en); AustLII Communities (Australia) has used wikis to develop law handbooks (http://austlii.community/foswiki/Main/WebHome); and HKLII (Hong Kong) links with virtual Community Legal Information Centres (http://www.clic.org.hk/en/aboutus.shtml). Most of these initiatives rely on communities of authorised contributors, both academics and practitioners, who freely provide content. All of these are solutions that PacLII could implement, if Pacific countries were interested. There are other roles that PacLII could play as well, including: being a central hosting & coordination point for legal literacy material that is already produced by other agencies; hosting academic research networks; and developing specialised databases. This public seminar will consider possibilities for, and issues with, an expanded role for PacLII in Vanuatu. Other issues with accessibility of PacLII, including access for visually impaired users and access where there is limited internet will also be raised. It is hoped audience discussion will lead to the development of trial activities. All PacLII users who would like to contribute to this discussion are encouraged to attend.
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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 | 0,017 | 0,003 |
| 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 | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».