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Enregistrement W3009072630 · doi:10.5553/ejlr/138723702020022001001

A Linguistic Insight into the Legislative Drafting of English-Speaking Jurisdictions

2020· article· en· W3009072630 sur OpenAlexaboutno aff
Giulia Adriana Pennisi

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Law Reform · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Language and Interpretation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislatureLinguisticsPolitical scienceLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Linguistic Insight into the Legislative Drafting of English-Speaking Jurisdictions: The Use of ‘Singular They’ Gender specificity in legislation started being questioned in the late 20th century, and the need to reform the way in which laws have been written for more than one-hundred years has been particularly evident in English-language jurisdictions. In the 1990s and 2000s, the adoption of a plain English style forced legislative drafters to avoid sentences of undue length, superfluous definitions, repeated words and gender specificity with the aim of achieving clarity and minimizing ambiguity. Experts in the legal field have suggested reorganizing sentences, avoiding male pronouns, repeating the noun in place of the pronoun, replacing a nominalization with a verb form, resorting to ‘the singular they’. This article gives a linguistic insight into the use of ‘singular they’ in English, beginning with a historical background and going on to assess the impact of its use in the primary legislation issued in a selection of English-language jurisdictions (Australia, Canada, New Zealand, the UK, the US) in the last decade (2008-2018). Given the environment of legislative drafting techniques, where considerable reliance on precedent is inevitable, proposals to change legislative language may produce interesting results in different jurisdictions.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatifhigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,262 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Qualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Autre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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