Is the Canadian legal profession at risk? An analysis of lawyer victimization across Canada.
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation discusses lawyer victimization across Canadian provinces and territories, a research project that employed both quantitative and qualitative methods, utilizing an exploratory survey approach to canvass 15,746 practicing lawyers and undertaking 61 lawyer interviews.Findings from the survey revealed that threats ranged from inappropriate communications and approaches to explicit threats to harm including physical assaults and death threats.Robust findings included gender differences with regard to reactions to aggression, and that occupation, not gender, is relevant to receipt of aggression.Theoretical discussions were triangulated to also include the author's 2006 public opinion survey of lawyers, canvassing the general public (n=182) and university students in a large Western Canadian university (n=480).In the lawyer interviews, numerous themes were explored -theoretical assumptions; gender issues in practicing law, self-represented individuals in the legal system; the public's access to legal knowledge online; and unethical billing practices.As well, possible solutions were proffered: promoting legal literacy in elementary/secondary schools; transitioning law school academics to legal practitioners; enhancing law firm mentorship programs, and bringing awareness of lawyer victimization to the provincial bar societies and the Canadian Bar Association.Unless coordinated efforts are undertaken to address aggression against lawyers, legal practitioners, especially women, will continue to suffer victimization and severe psychological repercussions.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».