Notice bibliographique
Résumé
To celebrate the 5-year anniversary of the National Self-Represented Litigants Project (NSRLP), we decided to go back to where it all began.\nThe NSRLP was established following recommendations made at Opening the Dialogue: The SRL Phenomenon, an event following the release of Dr. Julie Macfarlane’s National Self-Represented Litigants (SRLs) Research Study. The 2013 event was a small, invitation-only stakeholder dialogue including self-represented litigants (SRLs), lawyers, policymakers, judges and academics, representing many different experiences within the legal system.\n“Continuing the Dialogue” – held October 11 – 13 2018 at Windsor Law – adopted the same format, 5 years on. Attendees were invited from almost every Canadian province. Over the course of the event, 15 SRLs and 45 justice system representatives took part in facilitated plenary discussions, small working group discussions focused on specific issues related to SRLs and the justice system, listened to panels presented by both SRLs and justice system insiders, and attended small networking events.\nFor the complete attendees list see Appendix A; for the event agenda see Appendix B. An opening evening reception brought the attendees together for an initial meet-and-greet and a few hours of relaxation before getting down to work the following morning.
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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 | 0,028 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,042 | 0,016 |
| Communication savante | 0,021 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,037 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,015 |
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 ».