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Enregistrement W2998999470 · doi:10.11575/prism/37287

A Complex Systems Study of Social Hierarchies and Jurisprudence

2019· dissertation· en· W2998999470 sur OpenAlexfundaboutno aff
Joseph Hickey

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésJurisprudencePolitical scienceSociologyComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humanity's understanding of complex societal phenomena is still in its infancy, and there is much to discover about the organizing principles governing social life on Earth. How do societal structures such as social hierarchies form, and under what conditions do these structures remain stable versus become unstable and collapse? What is the structure of the jurisprudence that regulates modern human societies and how does it evolve in time? In this thesis, I apply quantitative analysis and modeling approaches from physics and network science to investigate these questions. In Part I, I develop simple models of the formation and stability of social hierarchies and compare their results to interaction data from animal societies and proxy data from human societies. The models are based on pairwise interactions between randomly-selected individuals that result in exchanges of societal "status." Following many interactions, a distribution of status forms, the shape of which ranges from egalitarian (many individuals with near average status) to very unequal (many low status individuals and a few high status individuals), depending on the model parameters. An Arrhenius relationship between a characteristic time controlling the evolution of the status distribution and the model parameters quantifies "long-lived" status distributions which appear to be stable in time, but in fact are not. In Part II, I analyze citation networks of court decisions (judgments) in the areas of family, bankruptcy, and defamation law, using unique datasets covering all levels of the Canadian court hierarchy (trial, appellate, and Supreme Court of Canada). In each network, judgments are "nodes" and judges' citations of past decisions are directed "links" between nodes. Despite the legal differences between the three areas of law, many large-scale network properties are similar. However, one can use refined network tools (clustering methods) to draw out differences in the datasets and interpret them in relation to legal developments (landmark judgments and important legislation) in the specific areas of law. This leads to an in-depth examination of the influence of landmark judgments and statutory changes on the explosion in family litigation that occurred in Canada in the 1990s.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,332 · 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
Publié2019
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