People With Disabilities Need Lawyers Too! A Ready-To-Use Plan for Law Schools to Educate Law Students to Effectively Serve the Legal Needs of Clients With Disabilities as Well as Clients Without Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
Canada's legal profession is not sufficiently equipped to meet the legal needs of clients with disabilities. For decades, legal education focused primarily, if not exclusively, on training law students to serve clients without disabilities. A law student can complete their legal education while learning little about how to meet the legal needs of clients with disabilities. Law students need to be effectively trained to serve clients with disabilities as well as clients with no disabilities. Law faculties commendably focus increasingly on Equity, Diversity, and Inclusion. Disability should be a strong and equal focus in their equity, diversity and inclusion strategies. How can a law school fix this? This article gives a roadmap, and gives further resources enabling law deans and law teachers to quickly take action. This article first describes why it is important to expand a law school's disability curriculum. It spells out disability content that should be shared with students, including a course-by-course delineation of topics. It offers practical, cost-effective options for law schools to systematically work towards permanently embedding disability content in their programs. A law school should make a concerted policy decision and create an action plan. This article’s tools point the way.
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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 | 0,002 | 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 | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,013 |
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 ».