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Enregistrement W2028847006 · doi:10.1017/s082932010000702x

Theories of Categorization: A Case Study of Cheques

2002· article· fr· W2028847006 sur OpenAlexaffabout
Jonnette Watson Hamilton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Law and Society / Revue Canadienne Droit et Société · 2002
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Language and Interpretation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé La catégorisation, bien que primordiale au raisonnement juridique, est un aspect sous-théorisé du droit, particulièrement dans les systèmes de droit commun. Cet article décrit deux théories de catégorisation utilisées par la législation canadienne régissant l'usage des chèques. Les règles de droit régissant l'usage des chèques ordinaires sont d'application connue et relativement prévisible. Toutefois, lorsque appliquées à des catégories spécifiques de chèques – chèques certifiés, post-dates et double-dates – les mêmes règles offrent des résultats forts imprévisibles. Selon l'auteur, ces disparités résultent de la théorie de catégorisation mise en place par la Loi sur les lettres de change, principale source de droit en la matière. Cette loi présume que la notion de chèque peut être définie in abstracto, en référence à une liste exhaustive de critères établis. Toutefois, cette théorie ne peut expliquer les pratiques du droit corporatif et du droit de la consommation. Une théorie de catégorisation faisant usage de prototypes est nécessaire pour expliquer ces disparités: ce sont des elaborations systématiques et cohérentes du modèle central qui ne sont ni arbitraires, car définies par le prototype, ni prévisibles. La théorie de catégorisation proposée par la loi voile la complexité et la fluidité d'une catégorie en apparence simple, soit les chèques. Une théorie prototype de catégorisation, au contraire, permet d'expliquer à la fois la structure de la catégorie, ainsi que ses disparités, et les causes du non-déterminisme de la loi.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0130,013
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations13
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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