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Enregistrement W7161980459 · doi:10.82308/41983

Lessons from India's constitutional culture: what Canada can learn

2013· dissertation· en· W7161980459 sur OpenAlexaboutno aff
Isabelle Gilles

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMulticultural Socio-Legal Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman rightsJurisprudenceSupreme courtIdeologyFundamental rightsInternational human rights lawEconomic JusticeSocial rights

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis aims at initiating dialogue between Canadian and Indian constitutional cultures. Canadian constitutional law is arguably characterized by ideologies of liberalism and legal positivism. Because human rights norms are expected to incorporate a vision of social justice into the law, ideologies and legal philosophies are crucial to assess the potential and the limitations of human rights protections. The legal cultures in Canada and India have similar roots, and yet the systems have evolved differently. Among other factors, judicial activism and the quest for social justice of judges at the Supreme Court of India were significant in the evolution of Indian constitutional culture. From a Canadian perspective, it is interesting to study this culture as it offers new avenues in the human rights field and therefore challenges the universal value of human rights norms as interpreted and applied in Canada. This thesis argues that, on the intersection of human rights and social issues like poverty and social classes, important lessons can be drawn from the way the Supreme Court of India has based its human rights interpretation on contextual analyses of Indian social reality. The judges engaged in judicial activism sought to move beyond the traditional ideologies found in the common law, and their jurisprudence is helpful in grasping the limitations these ideologies can put on human rights interpretation.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0210,014
Communication savante0,0160,008
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2013
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Résumé présentoui

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