MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2068085185 · doi:10.7202/039347ar

Les grandes tendances de l’européanisation des systèmes pénaux nationaux

2010· article· fr· W2068085185 sur OpenAlexvenueno aff
Jean Pradel

Notice bibliographique

RevueLes Cahiers de droit · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean Criminal Justice and Data Protection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude a pour objet de décrire, en ce qui concerne le droit pénal matériel et formel, un phénomène original : celui d’un rapprochement entre des droits nationaux d’un continent et comme ce continent est l’Europe, on peut parler d’une européanisation des droits pénaux nationaux. Le thème est complexe pour plusieurs raisons. D’abord car ce phénomène d’européanisation affecte une criminalité transfrontalière organisée que l’on saisit mal. La complexité vient ensuite de ce qu’il y a deux Europes, celle du Conseil de l’Europe (47 États) et celle de l’Union européenne (27 des 47). Or ces deux Europes sont productrices de normes considérables de nature textuelle pour les unes (conventions, décisions-cadres…) et jurisprudentielles pour les autres (arrêts de la Cour européenne des droits de l’homme et de la Cour de justice des Communautés européennes). Complexe, le thème est aussi dual. L’européanisation est faite en effet d’harmonisation et de coopération, la première étant la condition de la seconde. Au titre de l’harmonisation, il faut citer les nombreux textes évoqués ci-dessus qui, par leur transposition dans les droits nationaux, provoquent un rapprochement de ceux-ci. Au titre de la coopération, on doit évoquer au moins ces deux institutions phares de l’Union européenne que sont Europol et Eurojust. Ce dernier invite les États à mener des enquêtes pour des affaires lourdes et pourrait peut-être un jour, sur la base du Traité de Lisbonne (non encore en vigueur), déclencher certaines poursuites.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0060,013
Communication savante0,0140,008
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,260 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLes Cahiers de droitMême sujetEuropean Criminal Justice and Data ProtectionTravaux en français237 207