Notice bibliographique
Résumé
In this article, I propose a model for understanding the concept of ownership that I call the ‘exclusivity model.’ Like many of the contemporary critics of the ‘bundle of rights’ approach to ownership, I insist that ownership is a legal concept with a well-defined structure. I differ from most of them, however, in the model of ownership that I believe to be at work in property law. Most of these critics propose a model of ownership that emphasizes the owner's right to exclude non-owners from the owned thing as the central defining feature of ownership. I call this the ‘boundary approach’ to highlight its fixation on the owner's power to decide who may cross the boundaries of the owned thing. But this, I argue, makes it impossible for the boundary approach to explain adequately the many subsidiary rights in things that coexist with the rights of owners. Indeed, I argue that when we look more closely at the structure of ownership in property law, its central concern is not the exclusion of all non-owners from the owned thing but, rather, the preservation of the owner's position as the exclusive agenda setter for the owned thing. So long as others – whether they be holders of subsidiary property rights or strangers to the property – act in a way that is consistent with the owner's agenda, they pose no threat to the owner's exclusive position as agenda setter.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,050 |
| Communication savante | 0,008 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».