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Enregistrement W1771647330

To Most Likely Know the Law: Objectivity, Authority and Interpretation in Islamic Law

2009· article· en· W1771647330 sur OpenAlexaff
Anver M. Emon

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Studies and History
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLawJurisprudenceObjectivity (philosophy)Political scienceSovereigntyIslamLegal professionLegal formalismLegal historyComparative lawPrivate lawBlack letter lawPhilosophyEpistemology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study focuses on the implications of interpretation on the objectivity and authority of Islamic law. Premodern Muslim jurists developed a jurisprudence of Shari‘a that acknowledged the inevitability of interpreting in the law. This should not be surprising if we assume legal systems generally require a degree of interpretive agency. The question for premodern Muslim jurists, though, was how to legitimate interpretive agency and offer standards of evaluation. As will be shown, Islamic jurists theorized about the authority of each interpretation in a system whose ultimate authority rests on a theological commitment to God as sovereign. The issues of objectivity and authority in the law are hardly unique to the Islamic legal tradition. Indeed, if there is a distinct contribution that this study offers, in addition to explicating the various Islamic legal theories, it is that however a legal system’s sovereign is understood, similar questions about objectivity and authority will arise in legal systems. Whether the sovereign is God or the state, the issue of interpretation remains of central concern. The ways in which both religious and secular legal scholars problematize objectivity and interpretation, I suggest, is not so different as to render “religious” legal systems different in kind to other systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,061
Communication savante0,0090,014
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,315 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations31
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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