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Enregistrement W4417209409 · doi:10.33663/0869-2491-2025-36-470-482

Problems of distinguishing legal entities of public and private law

2025· article· W4417209409 sur OpenAlexaboutno aff
Anatoliy Babaskin, Marуna Venetska

Notice bibliographique

RevueYearly journal of scientific articles “Pravova derzhava” · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUkrainian Legal and Forensic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrivate lawLegislationLegal opinionParagraphPublic lawLegal researchLegal professionCivil law (Civil law)Scope (computer science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article is devoted to the issue of the distinction between legal entities of public and private law, which remains debatable in Ukraine, given the insufficiency of legally established criteria for their distinction. The analysis of the legislation of the USA, Canada, European and post-Soviet countries, the practice of the ECHR regarding the definition of the scope and legal status of legal entities of public law. It is revealed that the emergence and content of the status of legal entities of public law in specific foreign legal systems has practically no standard approaches, and largely depends on various national-state and cultural-historical features of their development, and the status of a legal entity of public law is usually acquired by sufficiently arbitrarily granting it to them by the state. It is proved that in the absence of a special law and a legal definition of the list of legal entities of public law, a situation of certain legal uncertainty is created, which is a deficiency of the legislation. The criteria proposed by lawyers for distinguishing legal entities of public law from legal entities of private law are considered. It is argued that a new impetus for the discussion on the distinction between legal entities of public and private law is caused by the provisions of anti-corruption legislation on the declaration of income of politically exposed persons, and amendments are proposed to subparagraph «a» of paragraph 2 of part one of Article 3 of the Law of Ukraine «On Prevention of Corruption». Key words: legal entity, legal entity of public law, legal entity of private law, state enterprises, municipal enterprises

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0090,031
Communication savante0,0160,018
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,238 · 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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