Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the fall of 2010, and again in spring 2012, the Author taught a course entitled Gender & Criminal Law inside the Western Massachusetts Correctional Alcohol Center in Springfield. Participants in the course included roughly equal numbers of law students from the Author's home academic institution, Western New England University School of Law, and residents of the facility. For fourteen weeks, the class met weekly at the institution to discuss issues including domestic violence law reform, the role of family ties in sentencing, and gender issues in prisoner reentry.The Author taught this course in a modified form of the Inside-Out format. Inside-Out is a national training program founded by Lori Pompa and based at Temple University. It offers training programs several times each year. The program has trained more than 300 instructors to date who have offered 300 Inside-Out courses around the U.S. and in Canada. Most of these instructors are college professors who typically teach undergraduates. The Author participated in training in summer 2009, becoming the first law school professor to join the Inside-Out network.This Essay reflects on the Author's Inside-Out experience. It makes the case for Inside-Out as a particularly useful form of experiential learning for law students. It also describes some techniques she learned through teaching an Inside-Out course that can be implemented in a more traditional law school setting.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,010 |
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 découle