MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2789004301 · doi:10.22329/wyaj.v34i2.5020

REDUCING THE “JUSTICE GAP” THROUGH ACCESS TO LEGAL INFORMATION: ESTABLISHING ACCESS TO JUSTICE ENTRY POINTS AT PUBLIC LIBRARIES

2018· article· en· W2789004301 sur OpenAlexafffundvenue
Beth Bilson, Brea Lowenberger, Graham Sharp

Notice bibliographique

RevueWindsor Yearbook of Access to Justice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésEconomic JusticePublic accessContext (archaeology)Political scienceIntermediaryPublic relationsInformation accessScope (computer science)LawBusinessPublic administrationSociologyInternet privacyLibrary scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among the strategies to improve public access to justice, increasing the accessibility and comprehensibility of legal information must be ranked as important. In this paper, the authors explore how libraries and librarians might play a role in providing the public with access and guidance to legal information. These issues are considered primarily in the context of two scenarios: that of the self-represented litigant, and that of a party to a limited scope retainer. The authors consider in particular how public libraries as a public space and public librarians as trusted intermediaries might support the objective of greater access. The possible roles of law society/courthouse and academic libraries in training and collection development are also considered. The distinction between providing access to legal information and giving legal advice is discussed briefly, and the authors suggest some possible ways of clarifying this distinction while pursuing the goal of expanding public access to legal information.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0120,048
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,276 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWindsor Yearbook of Access to JusticeMême sujetLegal Education and Practice InnovationsTravaux en français237 207