Discrimination against the Poor in Law and Practice: The Poor as a Vulnerable Group
Notice bibliographique
Résumé
I wish to thank Professor Tanya Monforte, my thesis supervisor, for her constant guidance, assistance and support whether academic or moral. Without her, I don't think I would be where I am today both academically and intellectually. I would also like to thank Ms. Diana Van Bogaert, who has always been there for us from the very first day in this program. Her very much appreciated assistance and review of the thesis in the final phase of the writing process has been of enormous help and for that I'm forever grateful. A very special thanks I would like to give to Professor Alejandro Lorite, who has been of great inspiration to me and of great support. A special thanks I would also like to give to Shimaa and Fathi, whose condition of poverty was the main inspiration for this thesis. I'm particularly thankful to Mr. Mohammed Abdel Salam for providing me with countless academic sources and for his very much appreciated help during the field research of this thesis. I am also grateful to my friends Reem Wael, Noha Wagdy and Austin Power, whose support is very much appreciated during our trip to Montreal, where I presented a paper on my thesis at the Law and Society Conference. I'm especially thankful to my very dear friend Layla Kamal, who has never let me down and has always been there for me both as a friend and sister. Without her continuous encouragement to follow my dream, I wouldn't probably be where I am right now. I'm also thankful to my dear friend Irene George for her moral support during the toughest time of the writing process of this thesis. Finally, I would like to thank my dear friends Sherouk Abdel Ghaffar, Ray Wung, Michael Mohsen, Nevine Henry, Christina Hanna, Donia Nagi, Michelle Strucke, Noha Ali, and Marwa Maraei for their constant encouragement and support and for believing in me.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».