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Enregistrement W3202046675 · doi:10.1515/ldr-2021-0100

Anti-discrimination Case Law of the Court of Justice of the European Union before and after the Economic Crisis

2021· article· en· W3202046675 sur OpenAlex
Amalie Frese

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Law and Development Review · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiscrimination and Equality Law
Établissements canadiensCentre for International Governance Innovation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceLawEconomic JusticeEuropean unionEuropean court of justiceEuropean Union lawLaw and economicsEconomicsInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Income inequality is at an all-time high in the Europe Union (EU). Implications from the economic crisis which broke out in 2008, and in particularly the austerity measures introduced by Governments in Eurozone countries receiving bailout programmes, created further inequalities, for example between men and women. This paper starts from the hypothesis that whereas other institutions in the EU have played a direct role in tackling the economic crisis, the Court of Justice of the European Union (CJEU) may have played a more indirect role, which nonetheless can have an overlooked value in particular for setting direction for legal norms of equality and anti-discrimination in Europe. The paper therefore addresses a legal-empirical question: To what extent does the anti-discrimination case law of the CJEU reflect the increased inequalities in Europe following the economic crisis? Based on a dataset of all anti-discrimination cases of the CJEU, I conduct a quantitative analysis of changes in the case law from before to after the economic crisis. I find that there is only weak evidence, which suggests that the case law of the CJEU reflects the increased inequalities following the economic crisis.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,275 · 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