Empirisch-juridisch onderzoek in Nederland
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,015 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».