Содержание и соотношение понятий «Правовая фикция» и «Фиктивная норма»
Notice bibliographique
Résumé
The article explains the idea that a full review of the theory of it is important to clearly distinguish between fiction and the phenomenon of the nature of the law. Notes that fiction as reception of legislative technique looks similar to a standard and she and the other fixes something does not exist in reality, the nature of these two manifestations of the nature of the right is different: a as the reception of legislative technique, is an effective tool in the hands of a competent legislator, can achieve the greatest impact of the norm, while the dummy rule of law is the result of errors of the legislator, who created inoperative or the result of a normal aging. Ie bogus rules, in contrast to the fiction it is a negative and undesirable to require mandatory removal. The author believes that it would be useful to have a deeper theoretical basis demarcation of the terms legal (legal) fictitious norm and fictitious. This is to avoid errors, both at law-making and in the process of enforcement. Particular attention should be paid to this in the preparation of students in higher education institutions and the College of Law to form a correct idea of the essence of the phenomenon of legal fiction, freeing him from the negative characteristics and understanding of the enormous positive potential of fictions. The article presents the author's definition of fictions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».