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Enregistrement W2599972076 · doi:10.17118/11143/10223

Comparative law in developing court practice in small jurisdictions : mission possible

2013· article· en· W2599972076 sur OpenAlexvenueno aff
Irene Kull

Notice bibliographique

RevueRevue de droit Université de Sherbrooke · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueComparative and International Law Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEesti Teadusfondi
Mots-clésLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract : The purpose of this article is to discuss the transformative role of comparative law in the development of small nations with short legal histories, compelled to rely on borrowed ideas, concepts and regulations to create their own legal culture and reality. As a small country Estonia does not possess the necessary legal expertise or court practice in many specific areas. Here, comparative law in both of its functions – rules-based and context-based research – provides great help. The article explains how comparative law has been used in the framing of the Estonian system of civil law as well as of specific statutes. In the drafting process, a comparative law method was used to provide drafters with strategic options drawn from an array of legal systems, codes and provisions. The notion of legal transplants is widely used and explained, but in small countries, using transplants may be the only technique for building up a national legal system. The article also focuses on analysing whether the courts may use comparative law as a legal basis for developing private law. The last part of the article is dedicated to the use of comparative law in Estonian court practice, in order to illustrate that there are limits to using comparative law methods. Models of core countries may differ in their suitability because of the differences in ability to successfully absorb legal transplants or because the level of development of the society as a whole does not support the reception of transplants.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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