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Enregistrement W4409907621 · doi:10.1017/cls.2024.21

A School for Self-Represented Litigants: A People-Centred Approach to Access to Justice in Family Law

2024· article· en· W4409907621 sur OpenAlexfundno aff
Jennifer Leitch, Dayna Cornwall

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Law and Society / Revue Canadienne Droit et Société · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Systems and Judicial Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, IrvineUniversity of Windsor
Mots-clésEconomic JusticeSociologyFamily lawLawCriminologyPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In recent years, there has been a dramatic increase in self-represented family law litigants. This increase permeates courts in a variety of jurisdictions. It is also clear that self-represented litigants (SRLs) disproportionately suffer more negative outcomes than represented parties. Therefore, the question now is what the responses are and should be to this phenomenon. Like many other facets of access to justice, the solutions in the family law context must be both diverse and tailored to the actual needs of those representing themselves in family law courts. This requires understanding the experiences and challenges faced by family law SRLs and ensuring that SRLs participate in the design of any responses developed. Such an endeavour is consistent with a people-centred approach to access to justice in which those directly impacted by the justice system are centred in the identification and development of viable solutions. One such project was the School for Family Litigants, an access to justice initiative designed by the National Self-Represented Litigants Project to help SRLs participating in family law litigation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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