Bilingual higher education in the legal context : group rights, state policies and globalisation
Notice bibliographique
Résumé
Notes on Contributors Acknowledgments Introduction: 1. Legal education in bilingual contexts: A conceptual, historical and comparative perspective Xabier Arzoz Part I Legal Education in Multilingual States: 2. Bilingualism and legal education in Canada: The classical approach Andre Braen 3. Linguistic Law in Higher Education in Belgium: new trends for bilingual education, but which one? Sophie Weerts 4. The Swiss paradox: Monolingual higher education in a multicultural environment Nicole Schmitt 5. Implementing linguistic rights through legal education in Finnish and Swedish in Finland Markku Suksi Part II Legal Education through Minority Languages: 6.Basque-medium legal education in the Basque Country Xabier Arzoz 7. Bilingual higher education in Catalonia Eva Pons 8. Living on borrowed time: Bilingual law teaching in Galicia, or the urgent need to recover prestige Alba Nogueira 9. Bilingual legal scholarship in Wales: historical and contemporary perspectives Gwyn Parry 10. Legal education in Hungarian language in Transylvania: Between a glorious past and an uncertain future Gyula Fabian 11. Creating, studying and experimenting bilingual law in South Tyrol: Lost in interpretation? Elisabeth Alber and Francesco Palermo Part III The emergence of English as a language of legal education: 12. English-medium legal education in continental Europe: Maastricht University's European Law School - Experiences and challenges Nicole Kornet Part IV Conclusions: 13. Bilingual legal education in Europe and Canada Bethan Sarah Davies Index.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 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 ».