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Enregistrement W7024585440

The role of seperation of powers in a legal state

2025· dissertation· lv· W7024585440 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueE-resource repository of the University of Latvia (University of Latvia) · 2025
Typedissertation
Languelv
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionGestational periodTSG101HyporeflexiaDiafiltrationFusible alloyDysgeusiaLiquation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Artūrs Sņegirevs. Bakalaura darbs par varas dalīšanas lomu tiesiskā valstī. Darba vadītāja: Dr.iur., prof. Sanita Osipova, Rīgā, 2025. Darba mērķis ir izpētīt tiesiskas valsts un varas dalīšanas teoriju ģenēzi, vēsturisko kontekstu, kādā šie konstitucionālie principi izveidojās un kā reizē ar laiku mainās izpratne par pareizo varas dalīšanas modeli un izpratne par tiesisku valsti no 17. gs. beigām līdz 20. gs. otrajai pusei tādu tiesību filozofijas domātāju kā Džona Loka, Šarla Luija de Monteskjē, Džeimsa Medisona, Aleksandra Hamiltona, Leona Digī, Alberta Venna Daisija un Frīdriha Hajeka darbos. Autors darbā secina, ka teorija par tiesisku valsti tika izstrādāta un, attīstoties juridiskajai domai, pilnveidota ar varas dalīšanas teoriju ar vienu vienīgu mērķi – aizsargāt cilvēka cieņu, ierobežojot valsts varu. Eiropas tiesiskajā telpā vēsturiski izveidojās trīs dažādi, bet saturiski līdzīgi tiesiskas valsts modeļi – Rule of law, État de droit, Rechtstaat. Šiem modeļiem ir dažāda pieeja pie varas dalīšanas un atšķirīga nozīme tiesiskajai valstij izvirzāmiem kritērijiem.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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