Notice bibliographique
Résumé
Il est reconnu, en droit, qu'un juge est fondé de s'appuyer sur les règles\njurisprudentielles. En fait, il peut s'y appuyer et doit même s'y conformer: ces règles qui\nsont définies dans des décisions font autorité. Il doit respecter la règle du précédent et\nrester sur la décision (« stare decisis »).\nSelon cette conception, la jurisprudence s'accumule au fil du temps: de plus en\nplus de décisions peuvent être citées à l'appui d'un point de droit. Mais en pratique, le\nrésultat est différent. La jurisprudence citée change. Le droit évolue. Et les jugements,\nun jour importants, finissent par être oubliés. Éventuellement, ils sont remplacés par la\njurisprudence plus jeune.\nDans ce mémoire, une approche jurimétrique est utilisée pour évaluer le rythme\nauquel le droit évolue. C'est-à-dire que des calculs statistiques sont effectués à l'aide de\nprogrammes informatiques afin de comparer, d'un échantillon à un autre, le rythme\nauquel le droit change. De façon générale, ils permettent de comptabiliser l'âge des\ncitations dans les jugements et établissent des moyennes. Ils permettent d'établir l'âge de\ndemi-vie des jugements et offrent, ainsi, une mesure du rythme auquel le droit évolue.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,011 |
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 ».