Will AmFree Kill the GLOBE?
Notice bibliographique
Résumé
The following amicus curiae brief was filed with the Court of Justice of the European Union on November 19, 2025, by Tarcísio Diniz Magalhães, assistant research professor with the University of Antwerp Faculty of Law and Antwerp Tax Academy; Allison Christians, H. Heward Stikeman Chair in Tax Law at McGill University and director of the Canadian Center for Tax Policy; Leyla Ateş, professor of tax law with Kadir Has University Faculty of Law, Türkiye; Reuven S. Avi-Yonah, Irwin I. Cohn Professor of Law at the University of Michigan School of Law; Stjepan Gadžo, associate professor with the University of Rijeka Faculty of Law, Croatia; Young Ran (Christine) Kim, professor of law with the Benjamin N. Cardozo School of Law at Yeshiva University; N. Nilay Dayanç Kuzeyli, assistant professor of tax law with İ.D. Bilkent University Faculty of Law, Türkiye; Jeroen Lammers, assistant professor of international tax law with the Copenhagen Business School; Ivan Ozai, associate professor and Queen’s Faculty Scholar in Tax Law and Policy with Queen’s University, Canada; and Afton Titus, associate professor with the University of Cape Town Faculty of Law, South Africa.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,013 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,016 |
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 ».