Trente ans et mille personnes diplômées en 2007 : l’enseignement de la common law en français à l’Université d’Ottawa
Bibliographic record
Abstract
À l’approche du 30e anniversaire du programme de common law en français, quatre chercheuses et chercheurs ont entrepris de dresser le bilan des investissements sur le plan des études de common law en français et du rayonnement subséquent des juristes ainsi formés sur la scène canadienne. L’objet était de mesurer les effets que ces juristes ont eus sur la profession juridique, dans les communautés de langue officielle en situation minoritaire et, plus généralement, sur l’accès à la justice en français. Ce texte présente les résultats de cette recherche en insistant sur le profil des personnes diplômées, sur leur contribution à l’essor des services juridiques en français, enfin sur le rôle du gouvernement et du programme dans la vitalité des communautés de langues officielles. Malgré les obstacles qui persistent, les personnes diplômées de ce programme jouent indéniablement un grand rôle auprès des francophones qui cherchent à se prévaloir de leurs droits à des services juridiques dans leur langue.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".