Book Review: A Guide to Electronic Legal Research by A. Zivanovic (Markham Ont.: Butterworths Canada, 2001)
Notice bibliographique
Résumé
Writing a guide to electronic legal research is no simple undertaking.First, one must try to encapsulate a large and ever changing body of information into something usable by a diverse group of readers with differing technological skills.Second, one must accomplish this feat quickly since these systems and resources being presented refuse to remain static.The effort in itself is noteworthy.There are 250 pages in this book though the reader will soon discover that 28 of these are appendices, and pages 59-120 are an annotated list of websites.The book is arranged with a table of contents, introduction, five chapters, two appendices and a glossary.The level of detail in the table of contents partially defeats the purpose of a quick reference.Perhaps future editions might delete much of this detail and place it instead in a subject index at the back, a feature presently missing.There are four general questions that I had as I approached this work.The first is "what does the author purport to do in this book?"Second, I asked, "who is this author?"The author claims to be an expert and I want to know the basis of that claim.Third, I asked "why this book?"With limited budgets, one needs to know why this book should be on the purchase list and not another.The fourth question, "for whom was this book written", will be an important test of the usefulness of this work.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,157 | 0,134 |
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 ».