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Enregistrement W2796185122 · doi:10.1017/jlr.2018.10

JUDGING RELIGION AND JUDGES' RELIGIONS

2018· article· en· W2796185122 sur OpenAlexaffabout
Howard Kislowicz

Notice bibliographique

RevueJournal of Law and Religion · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAmerican Constitutional Law and Politics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreceptArgument (complex analysis)Judicial opinionFaithLawPolitical scienceReligious freedomSociologyEpistemologyEconomic freedomPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In liberal democracies with religiously diverse populations, it would be surprising and troubling if a judge relied on a religious text or precept to resolve a legal dispute. It would deeply offend principles of religious freedom if individuals were bound by judicial pronouncement to obey the dictates of a faith they do not share. However, some commentators have long claimed that a person's cultural worldview has an impact on the way they interpret laws and facts, and there is some empirical support for this claim. There is thus reason to expect that judges’ worldviews have some effect on their decision-making. I argue that when judges deliberately avoid engaging with their own moral perspectives, they may mask to themselves the impact that such perspectives have on their decisions. The alternative of explicit reference to religious sources in judicial decisions, however, is too problematic for the religious freedom of legal subjects. I argue that judges should instead endeavor to be conscious of the influence their backgrounds have on their decision-making, but suggest that judicial institutions may be resistant to adopting practices that would support such an approach. The article draws on Canadian and American case law to demonstrate its argument but has wider applicability to liberal states.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,146
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,146
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,014
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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