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Enregistrement W2996984927 · doi:10.71781/2401

L'usage du droit comparé dans le raisonnement du juge : analyse en matière de droits fondamentaux au Canada et en Afrique du Sud

2019· dissertation· fr· W2996984927 sur OpenAlexaboutno aff
Eva Murith

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueComparative and International Law Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’établissement de textes de droits fondamentaux dans de nombreux pays du monde offre un terrain élargi d’observation pour le juge constitutionnel national interprétant ces droits. Pour donner vie à ces textes, il arrive que les juges nationaux s’intéressent à leur mise en application dans d’autres États. Cette étude portera dans un premier temps sur la façon dont ces juges recourent à la technique comparative. Ainsi, l’utilisation de cette méthode dans le raisonnement du juge est souvent utile afin de s’inspirer du travail que d’autres ont effectué avant lui. Deux États qui se distinguent par le recours à la technique comparative dans l’interprétation de leurs textes fondamentaux sont le Canada et l’Afrique du Sud. Les juges des hautes juridictions de ces pays recourent de façon régulière au droit comparé, offrant ainsi un terreau fertile d’analyse de l’utilité, mais aussi, des limites de cette technique. L’utilisation du droit comparé dans le raisonnement du juge est donc souvent justifiée, mais est-elle toujours légitime ? Au cours de cette étude, nous nous intéresserons plus en profondeur aux différents aspects concernant l’utilisation de la technique comparative par le juge. Ainsi, nous observerons quelle est l’utilité du recours à cette méthode, mais aussi les dangers que peut susciter l’utilisation du droit étranger dans l’interprétation des textes fondamentaux nationaux.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0090,015
Études des sciences et des technologies0,0110,012
Communication savante0,0120,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,202 · 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
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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