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Enregistrement W4230268328 · doi:10.1093/oso/9780198861973.003.0013

What’s Wrong with (Some) Human Rights Lawyers?

2020· book-chapter· en· W4230268328 sur OpenAlexaboutno aff
Nigel Biggar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJudicial and Constitutional Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman rightsLawPolitical scienceLaw and economicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter turns from judges to human rights lawyers, whose role as advocates gives rise either to different problems or to the same ones in more overt form. It focuses on writings intended for the general public by Shami Chakrabarti, Conor Gearty, and Anthony Lester. All three are publicly prominent British lawyers, whose views echo and amplify those reported in previous chapters from judges in Strasbourg and Ottawa, and from Human Rights Watch in New York. The chapter argues that their advocacy for the rights of individuals is vitiated by habitual cynicism toward government, and a constantly deaf ear to its genuine concerns. Since it cannot persuade sceptics, this is poor advocacy. Moreover, since it is widely acknowledged in principle that few rights are absolute and unconditional, it follows that there are circumstances when it would be proportionate for rights to be limited or suspended, or not to be extended. Therefore, human rights lawyers should be more willing than are these three to think about what those circumstances would be, and to recognise them when they obtain, instead of treating every concession to circumstance as if it were a grubby betrayal of principle. A defence of rights that fully accepted that imperfect compromise can really be inevitable, and that acknowledged that sometimes the claims of the social good really do justify exposing individuals to greater risk, would be a more honest defence, and much the stronger for it.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0200,030
Communication savante0,0240,021
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0200,026
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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