Tangible change or deaf ears?
Notice bibliographique
Résumé
Since the release of the Truth and Reconciliation Commission’s (TRC) Calls to Action in 2015, there has not been any research pertaining to their uptake in law schools and justice programs across Canada. This study involved a literature review and an environmental scan of 17 law schools and 25 justice-related programs across Canada and examined their respective curriculums to determine whether and how they have shown consideration for the TRC’s 28th and 63rd Calls to Action. It was posited that, if lawyers and law enforcement workers are not being educated on Indigenous issues while they are in school then they will be more prone to negative interactions with Indigenous clients and individuals. Ultimately, this could contribute to the significant overrepresentation of Indigenous persons in custody in the Canadian justice system. The findings indicated that there is indeed a lack of consideration for the Calls to Action - more so for justice programs than law schools but apparent in both nonetheless. Further research will be required to explore this issue in depth, including what barriers prevent programs and schools from instituting the Calls to Action, and to ensure that academic institutions are contributing to reconciliation efforts and making tangible steps towards change.
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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 | 0,014 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,039 |
| Communication savante | 0,013 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,002 |
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 ».