MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3190271966 · doi:10.5539/ass.v17n8p38

An Investigation on the Legislative Tradition of Should Be Rough Rather Than Detailed in China's Marriage Law—Also on the Early Practice of Chinese Feminist Movement

2021· article· en· W3190271966 sur OpenAlexvenueno aff
Yining Hou

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationLawLegislatureMarriage lawPolitical scienceCivil law (Civil law)VictoryPromulgationFamily lawCommon lawChinese lawSociologyPublic lawMunicipal lawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Civil Code of the People's Republic of China, which was reviewed and passed in May 2020, continues the tradition of should be rough rather than detailed in China's marriage and family legislation since the promulgation of the Marriage Law of 1950. The embodiment of this tradition in the marriage law text is fewer legal provisions, more general provisions, and more moral norms. This legislative tradition did not come from the Soviet Union but was mainly due to the unique legal nature of the Marriage Law of 1950. This law is the product of the victory of the Chinese feminist movement since the Revolution of 1911. Its legislative tradition of should be rough rather than detailed is determined by the legislative purpose of this law to break the feudal marriage system and protect the rights of women and children, and its unique legal attributes. The formulation of this law was subject to the legislative difficulties and the social reality faced by the marriage law drafting group centered on women leaders. It was a helpless choice in a particular period. In the modern society where China's economy, society, and marriage and family relations have undergone significant changes, it is crucial to improve marriage legislation and reverse the legislation tradition of should be rough rather than detailed, so that the improvement of legislative techniques and legislative goals meet the needs of economic and social development.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0080,008
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Social ScienceMême sujetDemographic Trends and Gender PreferencesTravaux en français237 207