Notice bibliographique
Résumé
A common accusation against law and economics is that it is based on unrealistic and unreasonable assumptions, such as claiming that people behave rationally. This accusation may very well be true. But it should not stand in the way of progress in legal analysis. The reason is that when something is assumed about facts — for example, how people behave or, alternatively, about the best way to interpret a set of judgments — the test of this assumption is in whether the hypotheses built on it are supported or refuted by other facts. If an assumption does not lead to accurate predictions, it can easily be discarded. In contrast, conceptual analysis of law that tries to assess the nature of a legal norm or field, for example establishing whether investment treaty arbitration is a part of public international law or not, is not assuming anything about facts. Because the only substance that is played with is concepts, no facts can be brought to refute the argument, only competing narratives. The purpose of this paper is to explain why the process of making assumptions is necessary for legal scholarship and why it is impossible to understand the law without assumptions and it could be dangerous to try to do so.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,059 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,070 |
| Communication savante | 0,017 | 0,058 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».