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Enregistrement W1973614520 · doi:10.5235/20414005.4.4.512

Two Models of General Jurisprudence

2013· article· en· W1973614520 sur OpenAlexaff
Dan Priel

Notice bibliographique

RevueTransnational Legal Theory · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJudicial and Constitutional Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJurisprudenceVariety (cybernetics)ScholarshipLawContrast (vision)SociologyLaw and economicsPolitical scienceEpistemologyPhilosophyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of my comment on William Twining's recent book Globalisation and Legal Scholarship (2011) is to present and contrast two models of general (or universal) jurisprudence: the one favoured by Twining and the other adopted by Jeremy Bentham. Twining's model aims to be general by capturing the great variety of laws as they exist in the world; by contrast, Bentham argued that it is mostly prescriptive claims about law that can be universal. I argue that the descriptive model suffers from serious flaws: it either has to posit arbitrary boundaries between law and non-law (this is the problem from which HLA Hart's version of descriptive jurisprudence suffers) or it does away with all boundaries, resulting in a shapeless barrage of data (this is the problem with Twining's version of this model). By contrast, I argue, the Benthamite version of general jurisprudence is free from these problems. I then argue that Twining's descriptive approach leads him to various prescriptive recommendations, which I believe are unattractive.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations0
Publié2013
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