National treaty law and practice : dedicated to the memory of Monroe Leigh
Notice bibliographique
Résumé
Dedication, Duncan B. Hollis, Merritt R. Blakeslee, & L. Benjamin Ederington, About the Contributors, Chapter 1: A Comparative Approach to Treaty Law and Practice, Duncan B. Hollis, Chapter 2. Austria, Franz Cede and Gerhard Hafner, Chapter 3. Canada, Maurice Copithorne, Chapter 4. Chile, Francisco Orrego Vicuna and Francisco Orrego Bauza, Chapter 5. China, Ambassador Xue Hanqin, Hu Zhiqiang, and Fan Kun, Chapter 6. Colombia, German Cavelier, Chapter 7. Egypt, Judge Nabil Elaraby, Mohammed Gomaa, and Lamia Mekhemar, Chapter 8. France, Pierre Michel Eisemann and Raphaele Rivier, Chapter 9. Germany, Hubert Beemelmans and Hans D. Treviranus, Chapter 10. India, K. Thakore, Chapter 11. Israel, Ruth Lapidoth, Chapter 12. Japan, Ambassador Takao Kawakami, Chapter 13. Mexico, Luis Miguel Diaz, Chapter 14. The Netherlands, Jan G. Brouwer, Chapter 15. Russia, William E. Butler, Chapter 16. South Africa, Neville John Botha, Chapter 17. Switzerland, Luzius Wildhaber, Marc D. Schinzel, and Adrian Scheidegger, Chapter 18. Thailand, Sompong Sucharitkul, Chapter 19. United Kingdom, Sir Ian Sinclair, Susan J. Dickson, and Graham Maciver, Chapter 20. United States, Robert E. Dalton, Acknowledgements, Index
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,013 |
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 ».