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Enregistrement W4297394486 · doi:10.1017/glj.2022.66

Legal Scholars Engaging with Social Anthropology: Hardships and Gains

2022· article· en· W4297394486 sur OpenAlexaff
Marie–Claire Foblets, Jean-François Gaudreault-DesBiens, Michele Graziadei

Notice bibliographique

RevueGerman Law Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueComparative and International Law Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArgumentation theoryToolboxSociologyFace (sociological concept)Variety (cybernetics)GermanPolitical scienceLawEpistemologySocial scienceComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This special issue of the German Law Journal showcases through concrete examples the conceptual and methodological toolbox that social anthropology has to offer and the added value of applying an anthropologically informed approach to legal thinking, argumentation, and practice. The contributions address a wide variety of highly topical, controversial social issues that are at the heart of the human condition, including gender recognition for non-binary people, family disputes brought before international courts, non-majoritarian language use in administrative settings, forced migration, and the impact of climate change and infrastructural development on local communities worldwide. This introduction outlines the research program into which the contributions gathered here fit; the choice of topics; and finally, the challenges the authors face in the process of integrating their intellectual encounter with anthropology into their reflections on law. The article concludes that taking recourse to anthropology can help jurists trained in state law to develop a more refined understanding of today’s societal complexity and challenges and, ultimately, to reach more nuanced, sensitive, and just decisions.

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0190,069
Communication savante0,0330,032
Science ouverte0,0020,024
Intégrité de la recherche0,0100,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,327 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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