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Enregistrement W2516969679 · doi:10.71163/zchinr.2015.99-108

Making, Enforcing and Accessing the Law: Report upon Perspectives from the 2014 ECLS Annual Conference

2015· article· en· W2516969679 sur OpenAlexaboutno aff
Xuanming Pan, Sirui Han, Pilar-Paz Czoske, Marco Otten, Meng Fang

Notice bibliographique

RevueZeitschrift für Chinesisches Recht · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueComparative and International Law Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChinese University of Hong Kong
Mots-clésLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2014 Annual Conference of the European China Law Studies Association (ECLS) was hosted by the Chinese University of Hong Kong (CUHK) on the 15th and 16th of November. The two-day conference gathered the intellectual acumen of many academic and professional leaders from Australia, Canada, France, Germany, Hong Kong, Italy, Macau, mainland China, Netherlands, Singapore, Ukraine, United Kingdom, and United States, to name but a few. With reference to China’s ongoing reform, the conference brought together academics, professionals, members of the judiciary, policy makers, and the like, with their collective knowledge and expertise to engage open communication with the themes of “making, enforcing and accessing the law”. Founded in 2006, the ECLS seeks to establish a forum for the global exchange of ideas and academic collaboration in Chinese legal studies. As the first ECLS annual conference held outside Europe, this year’s gathering not only benefited from geographic proximity to China, but was also enhanced by the cultural richness of Hong Kong, one of the world’s greatest cosmopolitan cities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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