Those Who Teach Must Also Do: Diversity, Equity and Inclusion in Legal Education and the Canadian Armed Forces
Notice bibliographique
Résumé
Diversity, Equity and Inclusion (DE&I) initiatives have become a priority for many organizations within Canada. In legal academia it has become both a procedural and substantive imperative, as it grapples with meaningful integration of these considerations, and appropriate adaptation to current social and technological challenges. This paper sketches selected considerations in implementing DE&I within legal education, and transplants them into Canadian Armed Forces (CAF) engagements with DE&I implementation, with a focus on the transmission of legal norms and values in a non-legal environment and teaching context, using an explicitly socio-legal orientation. Drawing from legal education literature highlighting the challenges and opportunities within the university, and key insights regarding DE&I implementation’s history and current developments within the CAF derived by scholars in a themed-2020 conference, I argue that a process of translation and adaptation of legal education practices and engagement with DE&I into the CAF context will provide valuable insights into both communities of practice and transform and be transformed in the process, in particular with developing key concepts, solidifying abstract concepts and challenges, leveraging case study and simulation techniques, exploiting remote and hybrid pedagogical tools, and furthering legal education engagement outside the academy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».