Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper provides an overview of the research techniques that can be used for explorations in legal geography, highlighting the multiple instruments available in the legal geographer's methodological toolkit. These diverse methods stem from a twofold shift away from the ‘ordinary’ research techniques of human geography. This shift has entailed first, the adaptation of traditional qualitative methods, such as ethnography or interviews, to research on subjects like judges, politicians, and other elite members; and second, the appropriation of methods prevailing in the field of law, such as doctrinal analysis. Against this background, the paper shows which research methods can be used to investigate the different subdomains of the law‐space tangle (i.e., law‐in‐books, law‐as‐a‐system‐of‐practices, and experiencing‐the‐law). Among these methods, special attention is paid to doctrinal analysis, which is usually distant from the typical training of geographers: its characteristics and the caution required in its use are emphasised, as are the tools that can make it more systematic and the specific contribution that a geographical approach can make to it. The paper also discusses the possibility of using quantitative techniques, which are currently approached with a certain scepticism, to carry out legal geographical analyses.
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 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 | 0,097 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,019 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,005 |
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 ».