Gregory Shaffer, dir, Transnational Legal Ordering and State Change, New York, Cambridge University Press, 2013
Notice bibliographique
Résumé
L'auteur, des la premiere page, introduit son sujet en affirmant ceci : « Legal norms in almost all domains of law circulate around the globe »1. Le ton est ainsi donne par cette phrase qui resume bien le phenomene sur lequel Gregory Shaffer souhaite instruire le lecteur par le biais de son ouvrage Transnational Legal Ordering, un recueil d’articles compiles portant sur un sujet dont il avait deja ecrit en 2011 : le processus de dissemination juridique par les regimes transnationaux et son effet sur les Etats2. Ce professeur de droit et de sciences politiques a l’Universite du Minnesota a deja ecrit plusieurs livres et articles sur les theories juridiques et l’Organisation mondiale du commerce (OMC)3. En 2011, cinq articles, dont celui de Shaffer, ont ete publies dans un numero de Law and Social Inquiry. C'est deux ans plus tard que ces articles ont ete rassembles, sous la direction de Shaffer, pour etre publies sous la forme d'un ouvrage collectif. Le but de ce livre est d'appliquer le cadre theorique decrit dans l'article4 de Shaffer a des situations concretes introduites par les autres auteurs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,009 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».