Lawyering in Hard Places: Comparative Dispatches from the Margins of Legality
Notice bibliographique
Résumé
What do Lawyers do when Legality Unravels?Lawyering is nowhere easy, but in liberal democracies governed by the rule of law, we know what effective lawyers look like: part of an independent bar, these professionals keep clients within the bounds of the law, persuade judges to win disputes in court, and promote the public interest via pro bono work.But not all lawyers find themselves in such favorable contexts.What of lawyers working in hard places at the margins of the rule of law or where legality unravels into violence?Consider two examples and ask yourself: where are we, and how do these contexts challenge conventional lawyering?In the first example, the president of a national supreme court under attack by a hostile government travels abroad to meet with fellow judges and deliver a cry for help: in their home country, the rule of law is under siege:In the second example, after packing his country's supreme court, a corrupt ex-president lawyers up and goes for the kill.Preparing to regain executive office, For an expanded version of this article, see "Lawyering in Hard Places: Comparative Dispatches from the Margins of Legality,"
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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 | 0,004 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,081 | 0,003 |
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 ».