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Enregistrement W2526541440

Mulki Al-Sharmani, dir, Feminist Activism, Women’s Rights And Legal Reform, Londres, Zed Books, 2013

2015· article· en· W2526541440 sur OpenAlexvenueno aff
Esther Bonin

Notice bibliographique

RevueRevue québécoise de droit international · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Issues in South Africa
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesEthnologySociologyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En tant qu’institution sociale au caractere normatif et performatif, le droit peut etre utilise pour creer, contester ou ebranler les idees et les pratiques d’une societe. En ce sens, l’arene juridique a depuis toujours ete un terrain de premier choix pour les militantes feministes dans l’atteinte d’une reelle egalite entre les genres, que ce soit en denoncant l’oppression du systeme juridique ou en utilisant celui-ci comme outil de transformation. Au dela du processus de creation et d’implementation de lois progressives et de l’analyse des defis qui y surgissent, c’est l’interrelation entre l’activisme feministe et les reformes juridiques, ainsi que le role discursif du droit, qui est aborde dans Feminist Activism, Women’s Rights and Legal Reform1. L’ouvrage, dirige par Mulki Al-Sharmani, chercheuse en residence a l’Academie de Finlande et chargee de cours a la Faculte de theologie de l’Universite d’Helsinki, relate le processus de reformes nationales dans huit pays (Palestine, Yemen du Sud, Egypte, Bangladesh, Iran, Maroc, Bresil, Ghana). Chacun des huit chapitres expose les strategies et tactiques empruntees par les activistes feministes dans l’atteinte d’une plus grande equite juridique (particulierement en droit de la famille et la legislation concernant la violence conjugale), tout en identifiant les differents facteurs qui ont permis (ou, au contraire, empeche) le processus de reforme legale.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,006

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,274 · 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'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
Publié2015
Routes d'admission1
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