L’économie de l’éthique dans le regard des avocats
Bibliographic record
Abstract
L’étude qui suit présente une analyse des pratiques des avocats en matière d’éthique et de déontologie professionnelle. Elle combine un ensemble de données quantitatives et qualitatives qui mettent en lumière les processus de prise de décisions éthiques des avocats, les relations qu’ils entretiennent avec leur ordre professionnel, mais aussi les mécanismes de régulation professionnelle qui s’inscrivent dans une certaine économie de l’éthique. Ainsi, les résultats obtenus par les autrices remettent en question l’hypothèse classique selon laquelle un enseignement plus poussé de la déontologie juridique limiterait les pratiques juridiques controversées. Ils amènent aussi à repenser le rôle prédominant du Barreau du Québec dans le contrôle de la profession en raison du biais implicite de cette instance envers certaines catégories de praticiens et de types de conduites. Les autrices avancent alors que, puisque ce sont les communautés de pratique qui exercent le plus d’influence sur les comportements des praticiens, ce serait à ce niveau-là que les mécanismes de contrôle se révéleraient les plus efficaces.
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 | 0.011 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".