Inventing Legal Combat: Pro-Poor “Struggles” in the Human Rights Jurisprudence of the Nigerian Appellate Courts, 1999–2011
Notice bibliographique
Résumé
This article deals with the question whether the jurisprudence of Nigeria’s appellate courts has helped advance or impede the struggles of the poor to assert their human rights in the country. The article begins by defining, delimiting, and situating the concepts “struggle” and “human rights as struggle.” It then moves on to identify and discuss the factors that make the struggles that the poor and the subaltern must wage to realize their human rights a tough one. Following this discussion, the article turns its attention to its main focus, i.e., an analytical examination of the ways in which the corpus of human rights jurisprudence of the Nigerian appellate courts has either aided and/or inhibited the struggles of the poor and the subaltern in that country during the period under study. The latter discussion is sub-divided into two segments: the first is focused on the engagement of these courts with the pro-poor struggles of Nigerian Labour, while the second is devoted to an analysis of the attitude of the courts to other kinds of pro-poor human rights struggles in Nigeria. In both cases, given space and other constraints, only small but representative samples of the relevant cases are discussed.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,022 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».