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Enregistrement W3035901377 · doi:10.1017/9781108894760.007

Too Much Information

2021· article· en· W3035901377 sur OpenAlexaff
Martin Krygier

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMulticultural Socio-Legal Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnthusiasmHopefulnessNormativeContingencyFoundation (evidence)AsideEpistemologySociologyPolitical sciencePositive economicsLawLaw and economicsPhilosophyEconomicsPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter explicates, explores, and commends Patrick Glenn’s choice to recognize and emphasize the significance of tradition, his master concept for understanding law, in the workings of all legal orders. However, it does not share the evangelical enthusiasm that Glenn suggests should flow from this recognition. That enthusiasm is based, I argue, on a quite idiosyncratic and contestable conception of what traditions ‘truly’ involve, absent contingency or corruption. Glenn believes that recognizing the traditionality of legal orders allows us to see them as open to greater mutual recognition, tolerance, conciliatory living together, than we commonly recognize when we speak in other terms, say, of legal systems, cultures, families, and so forth. Without his excessively sunny conception of the nature of tradition as its foundation, however, a lot of the ‘conciliatory’ hopefulness so winning in Glenn’s writings seems to rest on shifting and uncertain ground. We should acknowledge that law is typically founded on and in traditions, that complex legal orders indeed typically are traditions, simply because these are facts, and important ones. I fear, however, that such acknowledgment will of itself do little to advance the mutual accommodations among legal and social orders that Glenn admirably favours.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7270,547

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,218 · 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.

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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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