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Enregistrement W3021792241 · doi:10.1177/2322005820919256

Complexity Faced by Legal Clinics in Afghanistan: Addressing the Challenges

2020· article· en· W3021792241 sur OpenAlexaff
Seyed Ali Hosseini

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Legal Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitics and Conflicts in Afghanistan, Pakistan, and Middle East
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityBalsillie School of International Affairs
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatutory lawLegal researchShariaLegal professionLawLegal pluralismPolitical scienceLegal realismIslam

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article studies the burgeoning legal clinics in Afghanistan and describes the complexity that influences their effectiveness and accessibility. This complexity arises from conflicts among statutory law, Sharia and customary laws, exacerbated by the dual legal education in law and Sharia faculties in the highly challenging environment of the country. The main objective of this qualitative research is to illustrate these challenges faced by pro bono legal aid and legal clinics, and its main claim is that unsettled conflicts between statutory law, Sharia and customs and between legal education systems negatively affect legal aid provision in the country. Legal education, provided by faculties of law and Sharia to suit the aims of the two recognized legal systems of statutory law and Sharia, is considered the internal challenge to the clinical legal service, and the highly adverse environment in which legal clinics operate is considered the external challenge. Since some of the external challenges are related to traditional dispute resolution mechanisms, they are inevitably related to legal and legal education systems, and hence, addressing them improves the effectiveness of the legal clinics. This research uses available data to support its claims. As part of a sustainable solution to the acute shortage of legal aid throughout Afghanistan, legal education should emphasize practical aspects of law, improve curricular development in both law and Sharia faculties, train more female lawyers, use more broadly accepted frameworks of human rights and social justice and highlight the values of voluntarism.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,369

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,242 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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