Notice bibliographique
Résumé
Introduction We suggested in Chapter 1 that for law to guide human interaction it must be broadly congruent with the practices and patterns in society. Law must rest on a foundation of shared understandings. At the same time, law is also more than simply those understandings; not because it takes a particular form or can be enforced in particular ways, but because it arises only when shared understandings come to be intertwined with distinctive internal qualities of law and practices of legality. In this chapter, we examine these twin propositions in detail. We begin by exploring how shared understandings emerge in international society. To illuminate the underlying processes, we rely on constructivist IR and social learning theories. Next we examine the relationship between shared understandings and international legal norms. We ask what kinds of shared understandings must exist for law-making to be possible, and take a closer look at the transition from social norms to legality. Finally, we address what kinds of shared understandings can exist in a deeply diverse world and one in which power imbalances are so marked. We argue that while our approach may initially seem unduly optimistic in the light of diversity and power imbalances, the interactional approach actually reveals with clarity the limits to international law-making, while also illuminating opportunities. Interactional international law can exist in weak or strong forms; the deeper the shared understandings, the greater the possibility of ambitious law. Limited shared understandings do not mean no law, but they limit the possibilities of law-making.
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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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,037 |
| Communication savante | 0,012 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».