On Features of Legal Terms Applied in the Criminal Case News: Based on Xinran Ji Reports
Notice bibliographique
Résumé
The legal terms stand as an essential part of legal language representing specialized concepts in laws, acts and regulations, whose distinguishing features remains, even with the applications in other non-legal instruments, and keep affecting the writing style of legal instruments, explicitly, the case news. Criminal cases are the main staples reported in case news, because people’s preferences, social controversies and public policies are able to be indicated in criminal cases. Furthermore, criminal cases can also inspect senses of social justice and morality in a more profound perspective, therefore the criminal case news is more valuable than the civil case news. But relatively speaking there are numerous legal terms being involved in criminal news reports, which requires reporters or editors should posses the corresponding attainment of legal knowledge, master the features of legal language and precisely understand the relation between the legal terms and the news story so that the news events could be represented in the presence of readers objectively and veritably, at the same time the communication effects made by news media could be actually exerted. This paper selects news reports of the case of Chinese graduate Xinran Ji studying in America murdered from media as research texts, which combine with features of the legal terms and criminal case news to add up and analyze the legal terms utilized in news reports on the case. In the end, it is hoped that the summary on features of the legal term applied in criminal case news would be drew out to contribute some inspirations and reflections.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».