Notice bibliographique
Résumé
Introduction Whereas many academic discourses and popular debates pitt Hindu and Muslim laws as opposite and dissimilar to one another, this chapter, based on the analyses of trends in matrimonial disputes in Hindu and Muslim personal laws, demonstrates that there are many commonalities between judicial bargaining, interpretation, and treatment of cases filed under distinct provisions of Hindu or Muslim religious laws. Indeed, the Hindu and Muslim conjugal families are formed along similar, though not identical lines. In addition, whereas feminist and legal scholars have long assumed that Muslim Personal Law is detrimental to women's interests in part because of the Shah Bano case and the introduction of the Muslim Women's (Protection of Rights on Divorce) Act 1986, we find here that the data do not demonstrate a wide variation between rights accorded to Hindu and Muslim women; in fact, divorced Muslim women have more rights than divorced Hindu women in some instances. This chapter examines the adjudication process in Hindu and Muslim personal laws in state law and courts, analyzes the substantive and procedural aspects of matrimonial provisions in Hindu and Muslim personal laws, and gives an overview of the relevant trends in matrimonial disputes. It discusses the function of the Family Court in Mumbai, traces the interaction between state and society within the formal legal system, and assesses its impact on the construction of the conjugal family and gender equality in state law.
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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 | 0,016 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,019 |
| Communication savante | 0,014 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».