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Enregistrement W4412991209 · doi:10.54119/jflp.rojl5550

Food Law & Policy: An Essential Part of Today's Legal Academy

2017· article· en· W4412991209 sur OpenAlexfundno aff
Emily Broad Leib, Baylen J. Linnekin

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Law & Policy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Systems and Judicial Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCollege of Engineering, Michigan State UniversityUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignTemple UniversityFordham UniversitySanta Clara UniversityUniversity of OregonUniversity of MiamiUniversity of South CarolinaGeorgia State UniversityLoyola Marymount UniversityUniversity of CincinnatiPepperdine UniversityUniversity of DenverGeorgetown UniversityUniversity of LouisvilleUniversity of California, Los AngelesUniversity of WashingtonBaylor UniversityUniversity of ConnecticutMichigan State UniversityUniversity of KansasOhio State UniversityWake Forest UniversityLoyola University ChicagoHarvard UniversityNorthwestern UniversityUniversity of MissouriUniversity of PittsburghSyracuse UniversityUniversity of OklahomaUniversity of Southern CaliforniaLouisiana State UniversityUniversity of PennsylvaniaGeorge Washington UniversityTulane UniversityYale UniversityUniversity of Wisconsin-MadisonArizona State UniversityUniversity of Notre DameYeshiva UniversityEmory UniversityMarquette UniversityWest Virginia UniversityFlorida State UniversityCase Western Reserve UniversityUniversity of MinnesotaBrigham Young UniversityVanderbilt UniversityYork UniversityGeorge Mason UniversityBoston College
Mots-clésLawPolitical scienceLaw and economicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Article updates the authors’ seminal 2014 Wisconsin Law Review article, "Food Law & Policy: The Fertile Field’s Origins and First Decade," which was the first scholarly work to detail the fascinating origins and explosive growth of the legal field of Food Law & Policy. Using the same ten criteria the authors developed to measure the growth of Food Law & Policy for the 2014 article, this Article measures and details the field’s impressive growth since that time.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0130,027
Communication savante0,0220,023
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,331 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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