Questions about Questions: Law and Film Reflections on the Duty to Learn
Notice bibliographique
Résumé
In 2015, The Truth and Reconciliation Commission concluded that reconciliation will require new relationships between Canadian and Indigenous legal orders. How are legal professionals to participate in making these new relationships? How might lawyers engage productively with the many different Indigenous legal orders in this land? The article takes up challenges of Reconciliation and the Duty to Learn, with a focus on the place of questions in the process of learning. Stories are one important location for this work. Reflecting on the course Law 343: Inuit Law and Film, I offer some thoughts on cinematic stories as a particularly productive site for legal thinking, with a focus on the place of questions as a technique for building understanding and relationship across difference. Using the film The Journals of Knud Rasmussen (2006), I explore six different questions, and consider the kind of work that one can do with each question. This approach invites us to consider the relations we build through the questions we ask, not of others, but of ourselves. I close with some reflections about steps one might take to act on the obligation to learn, taking up the work of questions in our practices of building relations across legal orders.
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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 | 0,020 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,027 |
| Communication savante | 0,011 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».