Avoiding the Common Wisdom Fallacy: The Role of Social Sciences in Constitutional Adjudication
Notice bibliographique
Résumé
More than one hundred years ago, the U.S. Supreme Court started to refer to social science evidence in its judgments. However, this has not resonated with many constitutional courts outside the United States, in particular in continental Europe. This contribution has a twofold aim. First, it tries to show that legal reasoning in constitutional law is often based on empirical assumptions so that there is a strong need for the use of social sciences. However, constitutional courts often lack the necessary expertise to deal with empirical questions. Therefore, I will discuss three potential strategies to make use of social science evidence. Judges can interpret social facts on their own, they can afford a margin of appreciation to the legislator, or they can defer the question to social science experts. It will be argued that none of these strategies is satisfactory so that courts will have to employ a combination of different strategies. In order to illustrate the argument, I will discuss decisions of different jurisdictions, including the United States, Canada, Germany and South Africa.
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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 | 0,177 | 0,250 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,127 |
| Communication savante | 0,021 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».