Las transgresiones respetuosas de la enseñanza del common law y el derecho civil en Quebec: lecciones del método transistémico de educación jurídica
Bibliographic record
Abstract
Este artículo explora cómo se enseña el derecho en el orden bijurídico de Quebec, donde coexisten la tradición del derecho civil y el common law. Se centra particularmente en el desarrollo y la implementación del método transistémico de educación jurídica desarrollado en la Facultad de Derecho de la Universidad McGill, en Canadá. Este método consiste, en esencia, en enseñar ambas tradiciones jurídicas simultánea y comparativamente. Tiene por objetivo que sus egresados puedan navegar las diferentes tensiones políticas y culturales existentes en Canadá, entablar diálogos jurídicos interculturales y ejercer en dos sistemas jurídicos. Esta metodología, en la que se enfatiza la convivencia de dos sistemas jurídicos, ha implicado también repensar la noción del derecho, alejándose de miradas legalistas y abrazando nociones cercanas al pluralismo jurídico. El artículo se estructura explicando las diferentes capas contextuales que han rodeado el surgimiento y desarrollo de este método transistémico. Se explica el contexto macroinstitucional presentando las tensiones entre anglo-Canadá y la provincia de Quebec; el contexto mesoinstitucional, que explica las discusiones surgidas al interior de la provincia y la Facultad de Derecho; mientras que el contexto microinstitucional presenta cómo se enseñan los cursos de obligaciones/contratos y responsabilidad extracontractual/torts.
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 | 0.013 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
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".