Law & Entrepreneurship in Global Clinical Education
Notice bibliographique
Résumé
As clinical legal education (CLE) continues to evolve and prepare practice-ready lawyers, and governments worldwide focus on the multilayered impact of technology, automation and artificial intelligence, there is a pressing need to examine law and entrepreneurship through the lens of global clinical legal education. The range of issues include: corporate social responsibility, disruptive technologies, microbusiness, social entrepreneurship, social impact investing, the creative economy, sustainable local economies, cooperatives and shared work, and inclusive entrepreneurship.Indeed, new legal entities like benefit corporations and low profit limited liability companies (L3Cs) have emerged to address contemporary legal needs and in the United States, the notion of an entrepreneurial mindset is prominent. Many of today’s law students are Millennial generation, ages 18-34, while others are digital natives who have not known a world without technology.Business law clinics (BLCs), also referred to as transactional clinics, representing for profit, nonprofit or nongovernmental (NGOs) organizations and social enterprises aim to support the growth of entrepreneurial ecosystems while promoting social and economic justice. BLCs teach law students substantive law, practical skills and professional values. Indeed, BLCs with a social and economic justice perspective can help law students, the next generation of leaders, to develop critical analytic skills and insights into how entrepreneurship supports and sometimes hurts human rights and civil society efforts.Part one of this article examines the evolution of global CLE in western countries like the United States, United Kingdom, Canada, Australia, and in Georgia and Croatia. Part two discusses a more recent phenomenon in CLE, the emergence of BLCs, which expand the clinical experience beyond the courtroom to the boardroom, and the differences and similarities between litigation and transactional legal clinics. Part three examines the rise in BLCs globally, and contains case studies of the global experience in transactional CLE with perspectives from Georgia, Croatia, Australia, Canada and the U.K. Part four considers the unique pedagogical and programmatic aspects of BLCs, such as redefining “practice-ready,” teaching Millennials, and collaboration as a lawyering skill. Part five reflects on the significance of BLCs now. In Part six the article concludes by looking to the future of BLCs in a global context. The article also includes an Appendix 1 with BLC Lawyering Competencies and Learning Outcomes and Appendix 2 with a Checklist for Starting or Re-Imagining a BLC.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,001 |
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.
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 ».