Evidenzbasierte Jurisprudenz: Methoden empirischer Forschung und ihr Erkenntniswert für das Recht am Beispiel des Gesellschaftsrechts
Notice bibliographique
Résumé
Wie gewinnen Juristen ihr Wissen über die Lebenswelt, die sie regeln? Erfahrung ist eine wichtige Erkenntnisquelle, aber die komplex vernetzte Wissensgesellschaft erfordert zunehmend auch empirische Rechtsforschung. Dabei sind die Methoden empirischer Forschung gar nicht so leicht zu handhaben und ihre Ergebnisse nicht so einfach zu interpretieren, wie man annehmen möchte. Hanjo Hamann erörtert deshalb die Grundlagen quantitativ-empirischen Forschens und verbindet die kritische Reflexion empirischer Erkenntnismöglichkeiten mit spezifisch juristischen Erkenntnisinteressen. Daraus entsteht eine pragmatische Rezeptionslehre, die nach dem Vorbild der »evidenzbasierten Medizin« besonderen Wert auf sogenannten Metastudien legt. Deren praktischen Nutzen erprobt der Autor vor allem an den empirischen Grundannahmen des gesellschaftsrechtlichen »Kollegialprinzips«, die sich aus dessen dogmatischer und rechtsvergleichender Analyse ergeben. Hanjo Hamann erhielt für seine Dissertation den Dissertationspreis der Esche Schümann Commichau Stiftung, den Telekom-Preis für Zivilrecht der Universität Bonn sowie die Otto-Hahn-Medaille der Max-Planck-Gesellschaft.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,152 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,054 |
| Communication savante | 0,031 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».