Increasing Innovation in Legal Process: The Contribution of Collaborative Law
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation examines the role of innovation in resolving complex disputes, using Collaborative Law as its case study. Innovation, for the purposes of this research, can be defined as applied creativity that leads to optimal resolution for clients. The process of innovation is required to resolve complex problems, which are increasingly prevalent in legal, economic and social spheres. Collaborative Law indeed has the capacity to resolve such issues in the legal realm. Collaborative Law is a process by which parties and their lawyers enter into a binding contract that limits the representation to a facilitative problem-solving process with the intent to reach a negotiated settlement. Through an interdisciplinary team approach that employs a sequenced negotiation process, complex problems can be aptly and innovatively resolved through Collaborative Law.\nThis research examines the capacity of Collaborative Law to resolve complex problems using methods of ethnographic study, specifically participant observation and key informant interviews. Attendance at conferences and practice group meetings provided the researcher with insight through observation. The researcher subsequently interviewed 31 lawyers who practise Collaborative Law in four Canadian research sites, namely, Halifax, Simcoe County, Toronto and Vancouver. Through these interviews and observations, common themes were generated. When superimposed atop of innovation theory, this research demonstrates that Collaborative Law supports innovation on both a macro and micro level.\nCollaborative Law itself is an example of an innovative process and individual innovations are possible in executing the Collaborative Law process, where used and executed appropriately. These results have implications for Collaborative Law practice, for the practice of law, and for legal education that will be explored through this study. Such implications will be examined, along with suggestions for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».