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Enregistrement W3204213388 · doi:10.5771/9783748908296-41

The Practical Construction of Precedent in the Jurisprudence of the European Court of Human Rights

2021· book-chapter· en· W3204213388 sur OpenAlexaff
Amalie Frese

Notice bibliographique

RevueNomos Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and International Law Studies
Établissements canadiensCentre for International Governance Innovation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJurisprudencePolitical sciencePerspective (graphical)LawHuman rightsLegal realismLegal practiceLegal researchLaw and economicsSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What is a legal precedent? How are precedents formed and how do they shape legal outcomes? Over the last decades, a number of studies have appeared that take a socio-legal perspective on the practices of the use of precedents by national and international courts and that have both renewed and extended previous doctrinal discussions on the topic. Based on a conference, this edited volume brings together contributions with different approaches to the study of precedents as both “rules” and “practice”. Rather than studying the binding effect of precedent, the chapters investigate the various conditions of its formation, its forms, and its functions. In so doing, they employ a broad range of methods and add new perspectives to the discussion. Thus, the book not only offers, inter alia, an exploration of the legal actors of precedents and their environment but also gives insights into recent developments in legal methodology for using and studying precedents that is relevant for legal practice and academia alike.

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 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,876

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 technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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