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Enregistrement W4412253563

Becoming European (Legally): Unpacking the Self-Portrait of the EU Legal Order in the Pre-Accession Case-Law Dossiers

2014· article· en· W4412253563 sur OpenAlexaff
Mikael Rask Madsen, Urška Šadl

Notice bibliographique

RevueResearch at the University of Copenhagen (University of Copenhagen) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and International Law Studies
Établissements canadiensCentre for International Governance Innovation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnpackingAccessionOrder (exchange)LawPolitical sciencePortraitInternational tradeArtEuropean unionArt historyBusinessPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With sadness we note the passing of Theodore Eisenberg .The entire empirical legal scholarship community lost a gracious colleague, an intellectual giant, and a true pioneer in empirical legal studies.Ted often is referred to as the "grandfather of empirical legal studies," a title he wore with no small dose of humble embarrassment, but a title that he richly deserved.He was irrepressibly curious, and in the service of that curiosity he respected the value of data, and, when collected properly, data's even handed and apolitical nature.As Ted told the Cornell Law Forum in 2008, "I like to let the data tell their own story, not try to superimpose one.As in any good scholarship, you check your assumptions.If you don't have the real facts, people will make them up or follow the headlines."Aside from voluminous contributions to ELS through his own scholarship and his many collaborations (he authored or coauthored over 125 scholarly articles and wrote or edited over 20 books or chapters in books), Ted helped build an institutional structure that serves as a vital foundation for the field's continued vigor.In addition to his pivotal role in founding the Journal of Empirical Legal Studies as an outlet for the best of empirical legal scholarship, Ted was part of the initial group of scholars, along with Jennifer Arlen, Bernie Black, Michael Heise, and Geoffrey Miller, who established the Society for Empirical Legal Studies.The Conference on Empirical Legal Studies, one of SELS' primary initiatives, brings together scholars from multiple disciplines, to explore the many legal questions for which the careful analysis of data may shed light.As a testament to CELS' vitality, from its successful start in 2006 at the University of Texas at Austin School of Law, past CELS law school hosts include NYU, Cornell, USC, Yale, Northwestern, Stanford, and Penn.This pattern continues with Berkeley in 2014 and the announcement of Washington University in St. Louis as host for 2015.Ted's legacy and his professional accomplishments are legend indeed.But they are secondary to the quality and warmth of the man who produced them.Ted was a man of uncommon decency, whose fertile mind, generous spirit, and unadorned manner sat easily with the great force of his scholarly vision and scope.He is deeply missed.

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)0,011
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0120,057
Communication savante0,0240,022
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSans objet
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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