MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2603315228 · doi:10.22329/wyaj.v33i1.4809

LISTENING TO LAW

2017· article· en· W2603315228 sur OpenAlexafffundvenue
Robert Clifford

Notice bibliographique

RevueWindsor Yearbook of Access to Justice · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMulticultural Socio-Legal Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesConnaught FundUniversity of TorontoUniversity of Minnesota
Mots-clésActive listeningHumanitiesIdentity (music)SociologyIndigenousCharacter (mathematics)ArtAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

My journey to better understand and to live my own WSÁNEĆ legal tradition has always been both complex and incredibly rewarding. This journey has, at times, also come with its challenges and tensions, including through law school and academia. Through the use of story I reflect upon this path of learning, and many of my own thoughts and experiences along the way. I have learned, and continue to learn, from many different people along this path, and I am so grateful to each of them. While this story is primarily a self-reflection, the themes and tensions that the character of this story (Cedar) embodies may resonant with many Indigenous people. These themes include family, community, place, identity, stories, law and culture. Each of these themes comes together and to life in this story through lived experience and my own empowering moments of living and coming to better understand WSÁNEĆ law. Ultimately, writing this story helped me in a moment when I needed it. My hope is that you too can find something helpful and rewarding within this story, and that you can use that along your own path.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWindsor Yearbook of Access to JusticeMême sujetMulticultural Socio-Legal StudiesTravaux en français237 207