The Division of Cognitive Labour in Law
Notice bibliographique
Résumé
Law makes assumptions about the workings of the human mind, assumptions that are common in folk psychology, i.e. our unreflective way of understanding people's cognition and behaviour, but which are contradicted by scientific study of psychology. This chapter tries to flesh out part of the myths created by our folk psychological understanding of institutions and those who operate in them: the fictional cognitive abilities of the agents postulated by law. It focuses in particular on how the law often seems to overestimate the human ability to solve problems individually and underestimate the importance of the division of cognitive labour. I will call this set of assumptions cognitive perfectionism. I will distinguish between two aspects of cognitive perfectionism: the assumption that agents are endowed with perfect rationality, that they behave like a homo oeconomicus (an assumption often criticised in the literature), which I will call rationality perfectionism, and the assumption that agents are endowed with the ability to process extremely large amounts of information (an aspect less considered in the literature so far), which I will call knowledge perfectionism. These assumptions give a distorted picture of the goals law can reasonably aspire to and of the best possible means of achieving them. At the same time, they seem to function as regulative ideals somehow essential to, and maybe even inseparable from and desirable in, our legal practice.
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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 | 0,015 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,082 |
| Communication savante | 0,014 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».