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Enregistrement W2963525119 · doi:10.29173/alr2546

Measuring the Impacts of Representation in Legal Aid and Community Legal Services Settings: Considerations for Canadian Research

2019· article· en· W2963525119 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sarah Bühler, Michelle C. Korpan

Notice bibliographique

RevueAlberta Law Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesLaw Foundation of British Columbia
Mots-clésLegal serviceLegal researchRepresentation (politics)Empirical researchPublic relationsEconomic JusticeEmpirical legal studiesPolitical scienceService (business)Legal psychologyBusinessSociologyLawMarketingPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is currently a gap in Canadian empirical research examining the impacts of legal representation in legal aid and clinic settings. This article advocates for addressing the research gap and suggests how such research could be pursued. Empirical data is crucial to making the case for ongoing investments in publicly funded legal assistance and to ensuring the effectiveness of such assistance. Yet current research, mainly from American studies, tends to focus narrowly on litigation outcomes. This leaves many aspects of the impact of legal representation unclear, particularly regarding service delivery for vulnerable and marginalized clients. Research must examine clients’ own experiences and perspectives of legal processes so as to better reflect the complex relationship between legal representation and justice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,134
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,235
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1340,235
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0170,027
Études des sciences et des technologies0,0200,013
Communication savante0,0230,013
Science ouverte0,0080,015
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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