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Enregistrement W2136048620

Why Marriage is Still the Best Default in Estate Planning Conflicts

2013· article· en· W2136048620 sur OpenAlexaboutno aff
Lynne Marie Kohm

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMulticultural Socio-Legal Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWindsorEstateCohabitationEstate planningGovernment (linguistics)Context (archaeology)Political scienceLawSociologyHistory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By analyzing a Tennessee bigamy case, a New York same-sex marriage case, and the growing cultural trend toward cohabitation over marriage, this article discusses how and why marriage is the best estate plan to protect vulnerable parties as they age. The article examines how marriage assists vulnerable parties in avoiding potential conflicts in estate planning and distribution, particularly when those parties have entered into alternative relationships. By focusing on the cases of Witherspoon, in which John Witherspoon entered into a bigamous second marriage, and Windsor, in which Edie Windsor is suing the U.S. government over the lack of federal tax recognition afforded her Canadian same-sex marriage, this article reveals how marriage expansion does not necessarily incentivize marriage, nor does it provide the benefits and protections often sought by those who enter into those marriage-like relationships. By contrasting the protection marriage affords to a vulnerable party in estate distribution and the dilemmas presented by marriage expansion (as illustrated in Witherspoon and Windsor) with the cultural disquiet over the importance of the nature and meaning of marriage, this article illuminates estate distribution conflicts in the context of the paradox of contemporary American socio-legal marriage culture. Despite the pop culture confusion over marriage, this article demonstrates why it is still the best default for estate planning conflicts.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0190,018
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,306
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 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
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