Telling Tales About Law School: Reflections on Care, Holism, and Marginality in Law Teaching
Notice bibliographique
Résumé
In this reflective piece, we explore why and how adopting principles of holistic education can help mitigate the crisis of well-being in legal education and in the legal profession. This project emerged from a series of informal conversations in which we discussed various factors influencing our pedagogical styles and found a shared central essence in both our approaches that align with holistic teaching. Given that this paper emerged through subjective conversation, we present subjective narratives about our experiences as early-career faculty members at Canadian law schools, and then critically analyze the narratives by distilling common emergent themes and threads relating to wellness, teaching with care, marginality, and whole-person (holistic) education generally. Within the context of these themes, we discuss potential avenues for making teaching and learning about law more enriching. Our hope is that this paper serves as an invitation to other academics to contribute their own narratives and stories to the effort toward deeply meaningful higher education. While some of our comments are particularized to the law school context as it is our realm of experience, the broader themes raised here are relevant across disciplines.
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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 | 0,015 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,053 | 0,079 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».