Can Quantitative Methods Complement Doctrinal Legal Studies? Using Citation Network and Corpus Linguistic Analysis to Understand International Courts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A recent editorial in this journal stressed the need to rearticulate the methodology – and thereby the distinctiveness – of international law in the context of blurring disciplinary lines between international law and international relations. The aim of this article is to contribute to the methodological aspect of the debate. First, the article outlines a legal empirical approach , which complements legal methodology of international law with empirical tools and techniques such as citation network analysis and corpus linguistics. Second, the article applies the approach on the case law of two European courts: the Court of Justice of the European Union (CJEU), and the European Court of Human Rights (ECtHR). It demonstrates how the study of case citations and the language of courts enhance the validity, reliability, and transparency of the established legal method. In particular, scholars of international law gain a stable and complete quantitative basis for a further in-depth study of case law, precedent and interpretation. Additional benefit stems from a set of transparent criteria by which to criticize the jurisprudence of international courts. Firmer ground emerges from which to evaluate the courts’ role in the political process, their societal impact and their legitimacy. At the same time the approach preserves the main features of the distinct legal methodology of international law – especially its attention to legal detail.
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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 | 0,034 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».