Testing Our Faith: Why It Is Important to Study the Complexity of Client Experiences in Family Dispute Resolution
Notice bibliographique
Résumé
Increasingly across Canada, court-based processes are being recast as forums of ‘last resort’ for family conflict. Studies inviting lawyers to reflect on the success of their collaborative negotiations, mediations, and settlement conferences show optimism—faith that the quality of their clients’ experiences has been more positive, or, at least, less damaging. As researchers, however, we know less about how the parties in the midst of separation and divorce actually experience those processes. The Saskatchewan study described in this article suggests that ‘the inside’ of dispute resolution (DR) processes in family conflict might be as qualitatively painful, negative, and difficult as the inside of court-based ones, and—yet—that people still prefer DR options. Future research needs to explore the emotional complexity of people’s experiences in the justice system. User-focused feedback may test legal professional’s assumptions, making room for authentic acknowledgements of the difficulties and strains which co-exist with the benefits of DR processes. User-focused feedback is also essential to help refine reform agendas in the family law justice arena.
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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 | 0,095 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,064 |
| Communication savante | 0,021 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».