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Enregistrement W4410225515 · doi:10.17656/jlps.10278

Variety between regions legal systems, danger of disintegration and question about future of the Union /A philosophical study about effect of Variety between legal systems on unity and disintegration

2025· article· en· W4410225515 sur OpenAlexaboutno aff
Ismail Namiq Hussein, Shilan Raouf Latif

Notice bibliographique

RevueJournal of Legal and Political Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Governance and Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariety (cybernetics)Political scienceLawLaw and economicsSociologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this research, we followed an analytical and comparative method, to study and discuss the right of the regions in the federal state to have legal system, and then we dealt with the effect of the variation between the legal systems of the regions on the future of the union. we concluded that one or more regions in the federal state may have a different legal system, this variation may be explicitly like province of Quebec in Canada, and Louisiana state in USA, or may be implicitly like South Africa, which followed a hybrid legal system. this variety between legal systems of the federal state doesn’t threat on the future of the Union, but if it is not properly handled, then the Union will be faced to danger of disintegration and abolition. In order to ensure the success of federalism in Iraq, we have proposed that a mixed legal system will be adopted in Iraq, both at the federal and regions levels, and that each region will be given the right to choose its legal system and to choose how to regulate legal relations within the borders of the region, with binding by bases, principals and purposes of the Union. Keywords: purpose of law, conflict, proximity, shariaah, sources of law.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,034
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
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