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Enregistrement W7132965282

Lessons from Bear-Walker (Mukwo-bimossae) and Water Lilies on Decolonization and Indigenization of Canadian Legal Education: An Analysis of the University of Ottawa’s Certificate in Indigenous Law

2024· dissertation· W7132965282 sur OpenAlexaboutno aff
Florence Robert

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenizationIndigenousDecolonizationColonialismTraditional knowledgeIndigenous rightsLegal educationCertificateLegal history
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Anishinaabe gikinoo’amaadiwin (legal education), law – Anishinaabe inaakonigewin – is a way of life, and learning means practicing Anishinaabe inaadiziwin (Anishinaabe way of life). Whereas gikinoo’amaadiwin is a process of becoming whole, it has found little space in Canadian law schools where civil law and common law are taught exclusively. Universities, which have largely marginalized Indigenous peoples and their knowledge systems through exclusion, are beginning to address this in response to the Truth and Reconciliation Commission’s Calls to Action. This thesis reflects on how to respectfully transmit Indigenous legal knowledge within university settings. It suggests that law schools must engage in processes of decolonization and indigenization to achieve this goal. These processes involve critically identifying and challenging the colonial structures inherent in Canadian legal education and demand that the approach to teaching Indigenous legal traditions centres Indigenous ways of knowing and learning. By examining the Certificate in Indigenous Law at the University of Ottawa and my teaching experience in the program, I highlight possibilities for reimagining legal education through decolonized law programs and Indigenous legal pedagogies.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,736

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0340,027
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2024
Routes d'admission1
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