Notice bibliographique
Résumé
Our jointly authored monograph, Legislated Rights: Securing Human Rights through Legislation, argues that legislatures have a central, strategic role in protecting and promoting human rights. The book aims to shift “key premises of debate in human rights law, where it is regularly assumed that human rights are the special province of the courts and that legislation represents a threat rather than a means of protecting them.”1 Together with the book’s other authors—Richard Ekins, Maris Köpcke, Bradley Miller, and Francisco Urbina—we defend “the special role and responsibility of the legislature in securing human rights in positive law.”2 Our goal is “to reorient general thinking about the nature of rights, legislatures and courts, and legal and judicial reasoning” and, in so doing, to situate “legislation, rather than litigation and adjudication, at the centre of jurisprudential and legal thinking on human rights.”3 Our argument proceeds by defending theses in relation to rights, the common good, the moral value of positive law, legislation as reasoned action, the role of legislation in improving human rights adjudication, and the contingent nature of the case for judicial review of legislation.
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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 | 0,013 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,058 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».