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Enregistrement W3043080976 · doi:10.3138/utlj-2020-0031

The office of ownership revisited

2020· article· en· W3043080976 sur OpenAlexaffvenue
Christopher Essert

Notice bibliographique

RevueUniversity of Toronto Law Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal principles and applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCovenantProperty (philosophy)EasementLaw and economicsBusinessProperty rightsLawPolitical scienceSociologyEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, I revisit the arguments in, and address some concerns about, an earlier article of mine, ‘The Office of Ownership.’ This article makes two main points. The first is about the ways in which a transfer of property from one person to another affects the obligations of third parties. I continue to defend the earlier article’s claim that, by thinking about the obligations owed to owners of property as being owed to ‘the owner,’ rather than to the particular named person who happens to be the owner, we can maintain both the idea that property rights are in rem and the idea that they partake of private law’s distinctive bilateral normativity. The second is about the extent to which the notion of an office is helpful in thinking about ownership. There is reason to doubt that it is, notably because owners’ powers are typically not bounded in the way that office-holders’ powers seem to be. But I argue that, at least some of the time, particularly in contexts where owners are able to exercise powers that bind their successors in title, such as by creating easements, leases, or running covenants, the powers of ownership do seem bounded by their purpose.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,974

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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