THE INTERNET AS A SITE OF LEGAL EDUCATION AND COLLABORATION ACROSS CONTINENTS AND TIME ZONES: USING ONLINE DISPUTE RESOLUTION AS A TOOL FOR STUDENT LEARNING
Notice bibliographique
Résumé
Increasingly, digital technologies are influencing and impacting dispute resolution, particularly in the emerging field of online dispute resolution (ODR). ODR holds the potential to increase access to justice by engaging disputants in dramatically new ways. As a relatively new subject, ODR is unlikely to form part of the traditional curriculum at law schools. Aside from the question of whether it will become a mainstream part of tomorrow’s legal or dispute resolution landscape, ODR does show us that a familiarity with technology is becoming more important for tomorrow’s lawyers. As educators, how can we expose law students to these new forces of change in a meaningful way? How can we help students understand the benefits and drawbacks technology holds for the challenge of access to justice? This article describes a unique pilot project of an ODR simulation involving three universities in three cities, two continents, and three time zones. The main objectives of the project were to expose law students to ODR from the perspective of a disputant or client; expose clinical mediation students to a range of technology-based dispute resolution processes; demonstrate the potential for technology to support collaboration across vast distances; and promote experiential education by giving students “hands-on” ODR experience. This article will describe the simulation from an educator’s perspective.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».