Notice bibliographique
Résumé
I confess that I’m not at all certain why I was invited to this distinguished gathering. I suppose that it’s because Schlegel and I are friends; but that just pushes the mystery back a remove. Because as Jack surely recognizes, it is not at all obvious that (or why) we should be friends. We are from different generations—Schlegel is my senior by nearly twenty years. I don’t imagine that anyone would suggest that our personal styles bear a strong resemblance to one another. And our approaches to scholarship are almost antagonistic. Jack’s message accompanying the invitation to this conference strongly discouraged contributions focused on legal doctrine. For better or worse, that is the topic about which I have been thinking and writing for much of the past three decades. When I first introduced Schlegel to my wife at the Toronto meeting of the American Society for Legal History in 1999, he smiled broadly, pointed at me, and told her, “He does the best of the kind of work that I hate.” The closest he has ever come to complimenting my approach is to say, “I don’t believe in your internalism, but I understand it.” But the tone of reproach was unmistakable. As he said on another occasion, writing “doctrinal history” was a “misplaced” use of my energies. (In fairness, I must concede that he actually has said nicer things, but I don’t want to damage his cred by quoting them here).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».