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Enregistrement W7117764139 · doi:10.32523/2616-6844-2025-153-4-24-43

Multilingual Legal Text Authentication and Harmonization of Legal Terminology: Foreign Models and Prospects for Kazakhstan

2025· article· W7117764139 sur OpenAlexaboutno aff
А.К. Кусаинова, А.Б. ОМАРОВА

Notice bibliographique

RevueBULLETIN of L N Gumilyov Eurasian National University Law Series · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Technology and Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Identification (biology)Product (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the context of Kazakhstan’s integration into the international legal framework, the issue of ensuring linguistic authenticity of bilingual legal texts—officially published in Kazakh and Russian—gains particular importance. Discrepancies in meaning between the two language versions can negatively impact legal certainty, judicial consistency, and public trust in law. This study aims to comprehensively examine foreign models of legal text authentication and terminology harmonization and assess their applicability to Kazakhstan’s legislative process. Special focus is given to systems in Canada, Switzerland, Belgium, the EU and CIS countries. The relevance of this topic lies in addressing the institutional and linguistic barriers that hinder full equality between Kazakh and Russian in criminal law. The practical significance of the work is reflected in its development of specific proposals to improve Kazakhstan’s bilingual lawmaking, based on international standards. The research methodology is grounded in comparative legal analysis, examination of constitutional and sectoral acts, judicial practice, and academic literature. The study identifies effective institutional mechanisms and terminological strategies that support authenticity. It highlights the need for simultaneous bilingual drafting and enhanced linguistic review of legislative texts. A set of best practices and adaptation mechanisms for Kazakhstan is proposed. This research contributes to improving legal language quality and advancing the field of legal linguistics in Kazakhstan. The outcomes can be applied to prevent legal uncertainty arising from linguistic mismatches in legislation and to ensure equal interpretability of laws in both state languages.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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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