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Enregistrement W3090394908 · doi:10.1177/2322005820946698

Comparing Experiential Legal Education in Canada and India

2020· article· en· W3090394908 sur OpenAlexaboutno aff
Rhea Roy Mammen

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Legal Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegal educationExperiential learningContext (archaeology)Experiential educationGlobePolitical scienceLawPublic relationsPsychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Legal education has evolved over several centuries across the globe, and its effectiveness is a matter of significant concern not merely for legal practitioners but also for society in general. One approach that has been gaining considerable attention is the concept of experiential legal education, which is at different levels of implementation across the world. Countries such as the United States and Canada have been pioneers in implementing this form of legal education, which is also known as clinical legal education (CLE), whereas India is striving to catch up. This article attempts to inspect and compare the development and implementation of CLE in Canada and India. The findings from the comparison are then utilized to inform the way ahead for CLE in India. While pursuing this objective, the article also examines the concept of experiential education, in general, and in the context of legal education, in particular. Moreover, insights are provided regarding CLE. The status of experiential legal education in Canada is reviewed, and the author’s experience in Canada under the Shastri Research Student Fellowship (SRSF) is detailed to provide the author’s insights regarding the implementation of experiential legal education in Canada. The evolution of experiential legal education in India is also detailed, together with insights regarding the regulations of the Bar Council of India (BCI) as are relevant to CLE. Finally, the article compares the author’s opinion of the present status of CLE in Canada and India and provides recommendations to enhance the future implementation of CLE in India.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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