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Enregistrement W2946685998 · doi:10.17072/1995-4190-2018-42-558-586

ON LEGAL DEFECTS AND LEGAL DEFECTOLOGY

2018· article· ru· W2946685998 sur OpenAlexfundno aff
Igor P. Kozhokar

Notice bibliographique

RevueВестник Пермского университета Юридические науки · 2018
Typearticle
Langueru
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJudicial and Constitutional Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésPolitical scienceBusinessMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: this paper deals with defects in the regulatory part of the legal regulation mechanism as deficiencies in regulatory and legal matter.Commitment to high quality of legal norms and regulatory acts is a prerequisite for the effectiveness of law and the main requir ement to lawmaking.Creating legal uncertainty and being a fertile field for the emergence of many negative legal phenomena, regulatory defects should become an independent subject matter of a new scientific area of legal defectology.Purpose: to formulate the concept 'regulatory legal defect' t aking into account the complexity of defectiveness as a legal phenomenon and its relationship with many other legal categories; to justify the importance of its independent research within the theory of law.Methods: the research is based on the general scientific dialectic approach to cognition of legal defects, which allows for considering this phenomenon in its formation and development as well as in conjunction with related phenomena; other methods applied in course of research include methods of formal logic and specific scientific methods of studying legal reality (formal dogmatic, hermeneutical approach, legal modeling).Results: understanding of regulatory legal defects is in dialectical unity with the concepts 'quality of law' and 'effectiveness of law'.A regulatory legal flaw can be recognized as a defect when it violates the quality standard of law and adversely affects the performance of a legal regulator.Conclusions: the effectiveness of law is influenced by both non-legal factors (political, managerial, financial, social, psychological, ideological) and some legal deficiencies related to defects (restrictions, obstacles, administrative barriers, legislative imbalance, neutralization of law).Regulatory legal defects, mutually determined and interacting with other legal flaws, have their own content and their own conceptual line, reflecting certain shortcomings of the content, form and structure of legal rules and regulatory legal acts.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0030,052
Communication savante0,0050,011
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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