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Enregistrement W1592730654

Reducing Group-based Inequalities in a Legally Plural World

2010· article· en· W1592730654 sur OpenAlexaff
Colleen Sheppard

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHuman Rights and Development
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnforcementPluralHuman rightsNormativePolitical scienceLaw and economicsInequalityLegal pluralismInternational lawInternational human rights lawLawSociologyLegal researchLegal realism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We live in a world characterized by multiple, overlapping and plural normative orders embracing formal and informal legal regimes, customs and practices. Legal protections for equality and protections against discrimination are found in a plurality of legal instruments, including international, regional, national, state and municipal human rights documents and institutional codes of conduct. Moreover, formal equality rights operate in social and cultural contexts that are deeply influenced by the customs, norms and social practices of everyday life. In assessing how law may be used to reduce group-based inequalities, therefore, it is critical to examine the interaction between different sources of formal human rights protection and diverse, overlapping and coexisting social and cultural orders – or regimes of informal law. Such an exploration provides important insights into systemic, structural and social obstacles to effective enforcement of formal anti-discrimination and equality rights protections – obstacles institutionalized and embedded in both official and unofficial law and custom. Moreover, an appreciation of the intersections and interactions between a plurality of legal orders (both formal and informal) illuminates how strategic reliance on different sources of protection may advance the effective enjoyment of the right to equality. In this paper, I highlight how the plurality of law affects equality rights in institutional, community and global contexts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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