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Enregistrement W6989651388

Can Lawyers Think Like Scientists?

2010· article· en· W6989651388 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of New Hampshire Scholars Repository (University of New Hampshire at Manchester) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Maritime Law Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnited Nations Convention on the Law of the SeaHydrographyArcticContinental shelfThe arcticConventionMaritime boundaryOil spill
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Center for Ocean and Coastal Mapping/Joint Hydrographic Center at UNH (CCOM/JHC) has played a key role in collecting extended continental shelf data for the United States under the Law of the Sea Convention. Betsy Baker, a Vermont Law School professor, will talk about how law and science interact in that process, based on her time working with CCOM/JHC scientists on two USCGC Healy Arctic extended continental shelf mapping deployments in 2008 and 2009. She will draw connections between the origins of the LOS Convention and how the continental shelf is regulated today, and touch briefly on the limits of both science and law when it comes to addressing disasters like the Deepwater Horizon/BP Macondo spill. Presenter Bio Betsy Baker is an ssociate professor at the Vermont Law School and spent 2009-2010 as a Dickey Research Fellow at the Dartmouth College Institute of Arctic Studies. Her current research examines Canadian and U.S. federal-Inuit relations and their effect on environmental protection; means to improve access to the Arctic Ocean for scientific research (working with University of Alaska Fairbanks Geophysical Institute colleagues); and analyzing arctic offshore oil and gas regulatory regimes. She earned her J.D. at the University of Michigan her LL.M. and Dr. iur at Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Germany, where she was an Alexander von Humboldt Chancellors Fellow.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,178 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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