Clinical and Experiential Learning in Canadian Law Schools: Current Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
What are some of the challenges and possibilities animating modern Canadian clinical and experiential learning in law? This question was the starting point for our research, which examined two sets of data. In the first part of this project, we analyzed available information on existing clinical and experiential learning programs in Canadian law schools. This data revealed a growing quantity and variety of programs across the country. We then held qualitative interviews with deans, professors, and clinicians across Canada regarding their views of clinical and experiential learning. While the interviews suggested that many of the same financial and curricular challenges that dominated early debates remain stubbornly entrenched, there are also significant promising views and practices. No longer regarded by most as a legal education outlier, clinical and experiential learning has come out of the curricular shadows and taken a prominent place in most law schools in Canada. Nuanced questions now dominate thinking around this generation of clinical and experiential learning. What is the role of community in the creation, decision making, and continuity of clinical programs? How can students balance an increasingly intensive set of learning, professional, and financial challenges? How can clinical and experiential learning be better aligned with the rest of the curriculum, and as accessible as possible? As all respondent law schools but one are expanding their clinical and experiential learning options, these and other questions will continue to animate programs in the foreseeable future.
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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 | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,024 |
| Communication savante | 0,015 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».