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Enregistrement W3037170927 · doi:10.1080/21565503.2020.1782948

Diverse and inclusive high courts: a global and intersectional perspective

2020· article· en· W3037170927 sur OpenAlexaboutno aff
Alice J. Kang, Miki Caul Kittilson, Valerie J. Hoekstra, María C. Escobar-Lemmon

Notice bibliographique

RevuePolitics Groups and Identities · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJudicial and Constitutional Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation of Sri Lanka
Mots-clésInclusion (mineral)IntersectionalityPerspective (graphical)Privilege (computing)Gender studiesDiversity (politics)Race (biology)DisadvantageContext (archaeology)Representation (politics)SociologyPolitical scienceLawPoliticsGeographyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critical race feminists call attention to the ways in which multiple and overlapping forms of privilege and discrimination shape individual experiences and perspectives. In this article, we argue that judiciaries cannot be fully inclusive if their composition does not reflect a society’s intersecting sources of disadvantage. We consider intersectional inclusion on high courts from a comparative perspective. Most existing practices of representation on high courts promote the inclusion of groups as if they are internally homogenous. We explore the attempts at and successes of promoting intersectional inclusion in the context of the high courts of Canada and South Africa. Although the inclusion of marginalized subgroups such as black women has not been automatic in South Africa, its progress is further along than Canada in promoting intersectional diversity on the highest court.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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