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Enregistrement W2624789775 · doi:10.54648/ijcl2017003

On Writing Labour Law History: A Reconnaissance

2017· article· en· W2624789775 sur OpenAlexaff
Eric Tucker

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Labour Law and Industrial Relations · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLabour lawHistoriographyScholarshipLawSociologyLegal historyPolitical scienceLaw and economicsEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Labour law historians rarely write about the theoretical and methodological foundations of their discipline. In response to this state of affairs, this article adopts a reconnaissance strategy, which eschews any pretense at providing a synthesis or authoritative conclusions, but rather hopes to open up questions and paths of inquiry that may encourage others to also reflect on a neglected area of scholarship. It begins by documenting and reflecting on the implications of the fact that labour law history sits at the margins of many other disciplines, including labour history, legal history, labour law, industrial relations and law and society, but lacks a home of its own. It next presents a short historiography of the writing of labour law history, noting its varied and changing intellectual influences. Next the article notes some of the methodological consequences of different theoretical commitments and discusses briefly the possibilities opened up by computer technologies as revealed by two interesting projects that rely heavily on the construction of sophisticated data bases. Finally, the article reflects on the methodological challenges the author has experienced in his current project on labour law’s recurring regulatory dilemmas and conclude with some thoughts on the contribution labour law history can make to our understanding of the dynamics that shape the law's current challenges.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0080,040
Communication savante0,0130,019
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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