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Enregistrement W7094752365

Criminal Law: Canadian Law, Indigenous Laws & Critical Perspectives

2023· article· W7094752365 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2023
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousCriminalizationCriminal lawCriminal justicePrisonMental healthPoverty
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Criminal Law: Canadian Law, Indigenous Laws & Critical Perspectives is an innovative open access eBook for Criminal Law & Procedure JD/JID courses. It is also a valuable resource for Criminology and Law & Society courses as well as for students, researchers and the general public. This is the first Canadian open access criminal law casebook, incorporating a wide range of traditional and audio/visual materials such as podcasts and documentary films. It is also notable for being the first to present Indigenous laws alongside Canadian criminal law. Cree law is featured throughout and the editors hope to include more Indigenous laws in future editions. Considered by many to be an emerging core competency for lawyers and other legal professionals, a trauma-informed approach is taken in this eBook. This is reflected in the selection of materials, use of content notes, inclusion of mental health and counselling resources, and substantive materials on trauma-informed lawyering, cultural humility, vicarious trauma, and resilience. Critical perspectives are also included on topics such as criminal law as colonial violence, anti-Black racism, intersectionality, social determinants of justice, victims of crime, wrongful convictions, policing, restorative justice, incarceration and prison abolition, and the criminalization of people who use substances and/or experience homelessness, poverty and mental health issues. Click here for more [From Books]

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,825

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0210,016
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,004

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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