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Enregistrement W2806823626 · doi:10.2143/lea.234.0.3159742

Formal Philosophy and Legal Reasoning: The Validity of Legal Inferences

2016· article· fr· W2806823626 sur OpenAlexaboutno aff
Clayton Peterson, Jean‐Pierre Marquis

Notice bibliographique

RevueLogique et analyse/Logique et analyse. Nouvelle série · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJury Decision Making Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeontic logicEpistemologyConsistency (knowledge bases)Completeness (order theory)NormativeHierarchyComputer scienceLawPhilosophyPolitical scienceArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the present paper is to introduce a method to test the validity of legal inferences. We begin by presenting the rationale of our method and then we expose the philosophical foundations of our analysis. If formal philosophy is to be of help to legal discourse, then it must first reflect upon the law's fundamental characteristics that should be taken into account. Our analysis shows that (Canadian) legal discourse possesses three fundamental characteristics which ought to be considered if one wants to represent the formal structure of legal arguments. These characteristics are the presupposed consistency of legal discourse, the fact that there is a hierarchy between norms and obligations to preserve this consistency and the fact that legal inferences are subjected to the principle of deontic consequences. We present a formal deontic logic which is built according to these characteristics and provide the completeness results. Finally, we present a semi-formal method (based on the proposed deontic logic) to test the validity of legal inferences. This paper contributes to the literature insofar as it provides a method that covers a portion of the intuitive validity of legal inferences which is not covered by other frameworks.

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)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,252
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,252
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0080,003
Études des sciences et des technologies0,0040,027
Communication savante0,0090,019
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,345
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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Résumé présentoui

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