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Enregistrement W4392423972 · doi:10.6000/1929-4409.2020.09.360

Administrative Jurisdiction in Ukraine: Discourse Analysis

2021· article· en· W4392423972 sur OpenAlexvenueno aff
Mykhailo Smokovych

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Studies and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJurisdictionPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of administrative jurisdiction is extremely important for the establishment of a democratic society and the protection of human rights. The purpose of this paper was to study the system of administrative courts in Ukraine and other countries and delineate the powers of courts of different jurisdictions, as well as to study the history of the system of administrative courts in different countries and compare the experience of administrative jurisdictions in different countries. The methodological framework comprised discourse analysis as a method of qualitative research of the issues under consideration. This method involves the study of textual sources, mainly when it comes to understanding law and social laws, as well as their history. In the course of the study, the systems of construction of administrative proceedings of the leading European countries are considered, based on which the general systems of organisation of administrative jurisdiction are outlined: 1) French; 2) German; 3) the common law system; 4) different types of mixed systems. As a result of the research it was established that in general the development of administrative jurisdiction in Ukraine from the 19th century to the present has passed 5 stages and each of them was described. It is stated that the current system of administrative jurisdiction in Ukraine is quite progressive and balanced: administrative courts are a separate three-tier system, and a special procedure has been introduced for administrative cases.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0110,012
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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