Notice bibliographique
Résumé
We have the pleasure of introducing this sixty-eighth volume of the American Journal of Comparative Law. This volume will mark the seventh year of our tenure, a time during which the Journal has become a—rewarding and demanding—part of our daily routine. The last year has been, again, an exciting year. We received many excellent submissions, and we are proud of the quality of the articles we were able to publish, and of the breadth of issues we covered in 2019. As we are finalizing our line-up for 2020, we hope to stay true to our goals of making accessible to our readers comparative law scholarship as diverse as possible, from all over the world, from as many theoretical and methodological perspectives as possible. As always, we wish to express our gratitude for the work done by the members by the Executive Editorial Board and, in particular, by our Book Review Editors, Professors Richard Albert, of the University of Texas at Austin, and Joshua Karton, of Queen’s University, Kingston, who just finished his first year as Book Review Editor. We also wish to thank our Articles Editor, Amber Lynch, of the McGill University Faculty of Law, who organizes our logistics with a steady hand despite many challenges. She deserves our profound gratitude for her wonderful work.
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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 | 0,009 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,064 |
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 ».