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Enregistrement W2760498824 · doi:10.12737/17102

ELECTORAL DISTRICTS FORMATION AND REDISTRICTING EXPERIENCE OF CANADA REGIONS

2016· article· en· W2760498824 sur OpenAlexaboutno aff
Igor Irkhin

Notice bibliographique

RevueJournal of Foreign Legislation and Comparative Law · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Policy Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstitutionRedistrictingLegislationPolitical scienceSupreme courtRepresentation (politics)LawPublic administrationLegislaturePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On the basis of the analysis of federal and regional level legislations, as well as judicial practice this article studies the issues of constitution-legal regulation of the order of formation and redistricting of electoral districts in the regions of the Canadian federation from a perspective of ensuring the implementation of the provisions of the Supreme Court of Canada to ensure an effective national representation (Reference re Prov. Electoral Boundaries (Sask.)). The article outlines proposals on mainstreaming the multifaceted approach of Canadian legislators and the expansion of the list of conditions that affect the ability to make decisions on formation and adjustment of electoral districts in the Russian Federation. The author uses general scientific methodology (analysis, synthesis, analogy, comparison), as well as other methods (historical, legal, historical, comparative law). For the first time the constitution-legal analysis of the Canadian Constitution provisions was carried out, as well as that of the acts of judicial practices and regional legislation regulating the procedure of the electoral districts’ formation and redistricting in the constituent entities of the Canadian federation from a perspective of ensuring the implementation of the provisions of the Supreme Court of Canada to ensure an effective national representation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0190,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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