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Enregistrement W4410027959 · doi:10.22329/wyaj.v40.9182

Reducing The “Justice Gap” Through Access to Unbundled Legal Services: Utilizing an A2J Measurement Framework to Measure Unbundling Effectiveness

2024· article· en· W4410027959 sur OpenAlexaffvenueabout
Brea Lowenberger, Elaine Selensky, Jessica McCutcheon

Notice bibliographique

RevueWindsor Yearbook of Access to Justice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnbundlingMeasure (data warehouse)Economic JusticeBusinessComputer scienceTelecommunicationsEnvironmental economicsPolitical scienceDatabaseIndustrial organizationEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,105
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,105
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,012
Études des sciences et des technologies0,0100,014
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,197
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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