Notice bibliographique
Résumé
Globalization and technology have changed the practice of law in dramatic ways. This is true not only in the U.S. and Canada, but around the world. Global regulatory trends have begun to emerge as lawyer regulators have had to respond to new developments. In 2012, Australian regulators Steve Mark and Tahlia Gordon and the author, who is a U.S. academic, documented some of these global trends in lawyer regulation. See Laurel S. Terry, Steve Mark, & Tahlia Gordon, Trends and Challenges in Lawyer Regulation: The Impact of Globalization and Technology, 80 Fordham L. Rev. 2661 (2012), https://works.bepress.com/laurel_terry/95/. Their article concluded that regulators face issues in common regarding “who” is regulated, “what” is regulated, “when” and “where” regulation occurs, “how” it occurs, and “why” it occurs. The current article examines Canadian lawyer regulation in light of the global trends Terry, Mark, and Gordon previously identified. The current article asks whether there is evidence in Canadian lawyer regulation of these same who-what-when-where-why-and-how issues. The article concludes that these trends are indeed present in Canada and explains why it is important for Canadian lawyers, regulators, clients, and other stakeholders to be aware of these global trends. The article also addresses the issue of whether these trends matter in a jurisdiction such as Saskatchewan that is not a global financial center on the order of New York, London or Toronto. The answer the article provides is “yes” – these trends are relevant to Saskatchewan and to jurisdictions throughout the world that care about lawyer regulation.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,002 |
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 ».