MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2318737055 · doi:10.1017/s0021855316000048

Poverty in the Human Rights Jurisprudence of the Nigerian Appellate Courts (1999–2011)

2016· article· en· W2318737055 sur OpenAlexaff
Obiora Chinedu Okafor, Basil Ugochukwu

Notice bibliographique

RevueJournal of African Law · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHuman Rights and Development
Établissements canadiensCentre for International Governance InnovationYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJurisprudencePovertyHuman rightsPoliticsPolitical scienceLawPopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The major objective of this article is to examine the extent to which the human rights jurisprudence of the Nigerian appellate courts has been sensitive and / or receptive to the socio-economic and political claims of Nigeria's large population of the poor and marginalized. In particular, the article considers: the extent to which Nigerian human rights jurisprudence has either facilitated or hindered the efforts of the poor to ameliorate their own poverty; the kinds of conceptual apparatuses and analyses utilized by the Nigerian courts in examining the issues brought before it that concerned the specific conditions of the poor; and the key biases that are embedded in and shape Nigeria's jurisprudential orientation. The line of cases analysed in the article indicate that the Nigerian appellate courts, as elsewhere, possess great capacity, for good or ill, to impact public policy in the field of poverty reduction.

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)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0100,006
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of African LawMême sujetHuman Rights and DevelopmentTravaux en français237 207