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Enregistrement W2895866880 · doi:10.60082/0829-3929.1310

A Current Assessment of Legal Aid in Ontario

2018· article· en· W2895866880 sur OpenAlexafffundvenueabout
Frederick H. Zemans, Justin Amaral

Notice bibliographique

RevueJournal of Law and Social Policy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaU.S. Department of Justice
Mots-clésLegal serviceService providerGovernment (linguistics)PovertyBusinessPer capitaEconomic JusticeCertificateService (business)Inflation (cosmology)DutyPublic economicsEconomic growthEconomicsPolitical scienceLawMarketingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the development of legal aid services in Ontario over the past two decades. The authors find that per capita inflation-adjusted spending on legal aid services by the federal government has been in long-term decline (albeit with periodic upturns) with resulting negative impacts on access to justice for those in need of legal assistance. At the provincial level, since cuts made in the mid-1990s, financial eligibility guidelines have remained out of line with real measures of poverty, such as Statistics Canada’s low-income cut-offs, and per capita funding has only recently increased. The mix of legal aid service providers in the province consists of fewer certificate lawyers and per-diem duty counsel than in the past. The recent introduction of new service providers and technological innovations—driven by a desire to both reduce costs and improve client services—may have produced some positive outcomes, however, research has not yet established whether new service providers and new technologies are simply backstopping, rather than augmenting, prior levels of service. The authors conclude that there is a need for more research on the developments they describe and on how legal aid services can be enhanced and expanded in the future.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,401 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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