Interpreting divorce laws in Islam
Notice bibliographique
Résumé
Acknowledgements List of Contributors Interpreting Women's Right of Divorce Theoretical Reflections Chapter 1. Interpreting Divorce Laws in Pakistan - by Muhammad Khalid Masud Chapter 2. The Politics of Divorce Laws in Iran - by Ziba Mir-Hosseini Chapter 3. Egyptian Khul: Legal Reform, Courtroom Practices and Realities of Women - by Mulki Al-Sharmani Chapter 4. Justice for Everyone? Implementation of Morroco's 2004 Mudawana Reforms - by Rachel Newcomb Chapter 5. Divorce at the Woman's Initiative in India, in Pakistan and in the Diasporas - by Livia Holden Chapter 6. The Right to Divorce for Women (Khul) in Islam: Comparative Practices in Mauritania and Egypt - by Corinne Fortier Chapter 7. Muslim Divorces in Denmark - Findings from an Empirical Investigation - by Anika Liversage Chapter 8. In the Shadow of the Law - by Ralph D. Grillo Chapter 9. No-Fault Talaq: Divorce in Canadian Immigration and Family Law - by Pascale Fournier, Aida Setrakian og Pascal McDougall Chapter 10. Muslim Women, Divorce and Shari'ah Councils in Britain - by Samia Bano Chapter 11. Muslim Divorce Law Reform in Secular India - by Tahir Mahmood Chapter 12. Divorce - how Danish Law became liberal, and what to do now? - by Annette Kronborg & Idamarie Leth Svendsen
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
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 ».