L’intégration de disciplines connexes dans la recherche en droit : mon parcours vers l’interdisciplinarité et son application dans ma thèse doctorale
Bibliographic record
Abstract
Cet article met en lumière l’importance de l’interdisciplinarité dans la recherche et la formation juridiques, à partir de l’expérience doctorale de l’auteur (2017-2022). Il montre comment l’intégration de disciplines issues des sciences sociales et de la santé, dans l’étude du droit québécois de l’accommodement raisonnable appliqué au retour au travail après un trouble de santé mentale, a enrichi sa compréhension et son processus d’analyse. Cette approche lui a permis de dépasser le seul cadre du droit positif pour mieux saisir les enjeux concrets et formuler des pistes d’amélioration à la fois juridiques et pratiques. L’article illustre ainsi le potentiel de l’interdisciplinarité pour renouveler l’analyse juridique et incite les chercheurs en droit, qu’ils soient novices ou expérimentés, à s’engager dans la résolution de problèmes complexes au-delà des cadres traditionnels. Il est structuré autour de la définition de l’interdisciplinarité, du parcours personnel de l’auteur et de ses applications dans sa recherche doctorale.
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 | 0.033 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.036 |
| Scholarly communication | 0.029 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.014 |
| Research integrity | 0.006 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".