Laughing at Law: A Case for Comic Jurisprudence in the Climate Crisis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Critical legal scholars and activists do a lot with law: we ‘trash’ it, we resist it, we dissect it, we occasionally (reluctantly) appeal to it — we also laugh at it, albeit less systematically. This laughter, I argue, is valuable — and we would benefit from making a method out of it. I show how this might be done with reference to a rambling and ongoing legal story: the 56 judgements related to Indigenous and allied opposition to Canada’s notoriously controversial Trans Mountain Pipeline expansion project. Interpreting this as a chain novel of sorts (with a cast of characters that would put Tolstoy to shame), I demonstrate how engaging with law through a comic lens can help us ‘deal’ with the seeming immovability of modern Western law’s most self- (and other-) destructive tendencies in the context of the climate crisis. This comic mode/mood of engagement — characterised by flexibility and life-orientation — stands in contrast to the rigidity and linearity of the tragic vision that dominates modern Western law. The comic vision shows us that we can engage fruitfully with a tragic, coercive law by declining to take it seriously — because, ultimately, this law can be ‘tricked’ into serving higher objectives than its own rule.
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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 | 0,019 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,155 |
| Communication savante | 0,028 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».