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Enregistrement W2292006375 · doi:10.1017/cbo9781139168533.001

Introduction

2012· book-chapter· en· W2292006375 sur OpenAlexaboutno aff
Peter Butt, Richard Castle

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Language and Interpretation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatutePrayerKingdomLawPolitical scienceEnglish languageHistoryClassicsLinguisticsPhilosophyTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional legal language The English language of today is still recognisably the language of Chaucer and Shakespeare, of Abraham Lincoln and Winston Churchill, of the Book of Common Prayer and the Authorised Version of the Bible. It is also the language of lawyers in many countries: the United Kingdom, the United States, Canada, Australia, New Zealand and India, to name but a few. In English, lawyers draft documents and compose letters; in English, lawyers formulate statutes and propagate regulations; in English, lawyers prepare pleadings and argue their cases. Legal English, however, has traditionally been a special variety of English. Mysterious in form and expression, it is larded with law Latin and Norman French, heavily dependent on the past, and unashamedly archaic. Antiquated words flourish, such as aforementioned, herein, therein, whereas – words now rarely heard in everyday language. Habitual jargon and stilted formalism conjure a spurious sense of precision: the said, aforesaid, the same . Oddities abound: oath-swearers do not believe something, they verily believe it; parties do not wish something, they are desirous of it; the clearest photocopy only purports to be a copy; and so on. All this – and much more – from a profession that regards itself as learned. Some infelicities of expression, some overlooked nuances, some grammatical slips, can be forgiven. Lawyers are only human, and in the day-to-day practice of law they face an overwhelming weight of words.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3880,181

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,206 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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