Reducing The “Justice Gap” Through Access to Unbundled Legal Services: Utilizing an A2J Measurement Framework to Measure Unbundling Effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
The ever-growing disparity between the cost of legal services and Canadians’ ability to pay for those services is known as the “justice gap.” As that gap widens, stakeholders must look for innovative ways to address it. In recent years, the potential for lawyers to offer unbundled legal services [ULS] through limited scope retainers has received considerable commentary as a “person” or “user-centred” justice tool, largely based on increasing affordability. ULS may expand access to individuals that cannot afford full representation but do not qualify for government-funded legal aid. However, empirical research on ULS as an access-to-justice (A2J) tool in Canada has only begun. This article contributes to the growing discourse on measuring ULS and is novel in Canada in its examination of ULS effectiveness as an A2J tool in reference to an A2J Measurement Framework and sample survey data from a ULS pilot project in Saskatchewan, Canada. We also identify what we do not yet know about ULS efficacy and why we should care about these unknowns. We caution against some of the generalizations currently made in the literature about which individuals are best suited for ULS. Finally, we conclude with ideas on how to continue studying these unknowns in reference to the framework for more efficient evaluation and comparative ULS data across jurisdictions. Utilizing the framework to measure ULS effectiveness across jurisdictions could help determine whether such initiatives are working from an A2J view and making a difference in the overall movement to reduce the justice gap.
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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 | 0,055 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».