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Enregistrement W4413405630 · doi:10.1093/oso/9780190879679.003.0001

Introduction: Welcome to the Study of American Law

2025· book-chapter· en· W4413405630 sur OpenAlexaboutno aff
George P. Fletcher, Hoi L. Kong, Steve Sheppard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAmerican Constitutional Law and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract From Sweden to South Africa, Beijing to Buenos Aries, Vancouver to Victoria, and across the United States, American Law in a Global Context: The Basics has been studied in leading universities and law schools to help students learn U.S. law and adapt to the unique learning environment of U.S. law schools. Whatever your background, American Law helps you leverage your prior knowledge to more easily understand U.S. law. To prepare you for the famous—but confusing—“case method,” this chapter introduces ten basic ideas that will help you to understand the “common law” as it is taught in U.S. law schools and to “think like a lawyer”: (1) Most American law is state law, not national law. (2) Most first-year reading is state law. (3) Citizen juries influence the U.S. legal process. (4) U.S. courts are highly decentralized, and U.S. legal officials are remarkably independent. (5) Each state has two unified court systems, one state and one federal. (6) The United States has few specialized courts. (7) Most law school readings are appellate judicial opinions. Most U.S. courts have general jurisdiction, not a legal specialization. (8) Both federal and state appellate systems have two levels of appeals. (9) Appeals rarely correct facts but review for mistakes of law, particularly arising from substantive law, pleadings, evidence, and jury instructions. (10) You should study cases to learn the methods that lawyers use to make arguments and judges use to resolve disputes. It is not enough to simply remember legal rules, because class time aims to prepare you to discuss and argue the law, not to recite the opinion.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1550,061

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,283 · 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
GenreAutre

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
Routes d'admission1
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