Legal Research Methodology Reposition in Research on Social Science
Notice bibliographique
Résumé
A legal researcher must see that research is an activity. The research is not only reading books, principles, doctrines, and regulations but also an activity to find data. Legal research should no longer distinguish between normative research and sociological research, or qualitative and quantitative research. This research method uses focus group discussions as used in qualitative research. The results of the study are that the law was born from the community that the legal system consists of substance, system, and culture. So that legal research that has its characteristics and is different from social science (sui generis) needs to be re-examined in its meaning in research. Related to the use of primary data existence, in socio-legal research requires primary data whose ranking consists of 7 (seven), namely: Dissertation, National and International scientific journal articles, Thesis and Thesis, Interview, Academic Paper, Court Verdict and Case, which how to obtain primary data must be systematic, scientific and rational. So in addition to normative juridical research with the object of research on legal principles, teachings or legal theories, and legal doctrines, legal research needs to reposition primary data in socio-legal research.
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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 | 0,127 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,063 |
| Communication savante | 0,015 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».