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Enregistrement W2796517981 · doi:10.5553/rdw/138064242018039001005

Empirisch-juridisch onderzoek in Nederland

2018· article· en· W2796517981 sur OpenAlex
Nieke A. Elbers, Marijke Malsch, P.H. van der Laan, A.J. Akkermans, Catrien Bijleveld

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRecht der Werkelijkheid · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueComparative and International Law Studies
Établissements canadiensL'Alliance Boviteq
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Empirical legal studies in The Netherlands Empirical Legal Studies (ELS) is research in which legal questions are answered using empirical research methods. Traditionally, lawyers conduct normative, non-empirical research. Lately the legal discipline is increasingly interested in ELS. It is argued that we need more ELS. This raises the question to what extent Dutch researchers and practitioners conduct and apply ELS. In this article, we investigate the state of affairs of ELS in the Netherlands. We look at three different areas: legal research, legal education and legal practice. The data we use are legal PhD theses, legal course material, legislative proposals, and questionnaire data from legal practitioners. The methods are a systematic review, a quantitative content analysis, and a questionnaire research. Our study on legal research shows that researchers do apply empirical methods, but mainly the researchers with an education in social science. Our study on legal education shows that lawyers receive hardly any training on empirical research methods. Finally, our research on legal practice shows that practitioners and legislators struggle to apply empirical legal research. We plead for investments to enhance the production and usage of ELS, to prevent wrongful judicial decision-making, to generate effective legislation, and to create scientific innovation.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,342 · 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