Bibliographic record
Abstract
Introduction En 2005, six ans après l’inauguration du nouveau programme transsystémique en droit de McGill, Harry Arthurs, universitaire canadien renommé, a caractérisé le programme comme « une expérience curriculaire inhabituelle1 ». Aujourd’hui, en 2018, presque deux décennies depuis l’instauration du programme, nous constatons deux choses importantes. Premièrement, le programme n’est clairement pas une expérience – c’est une réalité. Deuxièmement, même si le programme reste assez unique, nous remarquons l’existence de plusieurs facultés de droit dans le monde qui s’en inspirent. Par exemple, l’Université de Victoria, en Colombie-Britannique au Canada, s’apprête à offrir un curriculum intégrant la common law et des traditions juridiques autochtones2. L’Université du Luxembourg, elle, offre un programme « transnational », similaire à celui de McGill, permettant aux étudiants de se familiariser avec les principaux systèmes juridiques du monde3. Alors que la plupart des facultés restent « monosystémique », notre programme suscite quand même un grand intérêt pour plusieurs d’entre elles. C’est le cas, par exemple, de l’Université d’Auvergne qui a organisé une conférence sur l’approche transsystémique de McGill les 12 et 13 décembre 2016. Ce qui suit décrit le programme de formation juridique de McGill notant, en particulier, les modifications apportées à la structure des cours et les changements de méthode pédagogique ainsi que les avantages qui en découlent. I. Histoire et ins
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 | 0.017 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 0.005 |
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".