L’activisme judiciaire, le prix de la transaction démocratique en Espagne
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose d’aborder un sujet dont tout le monde parle en Espagne; un vrai débat public. Baltasar Garzón a-t-il dépassé ses fonctions de magistrat en acceptant d’enquêter sur plusieurs cas d’actions criminelles contre les responsables politiques et militaires du régime de Franco? Le Juge s’est-il immiscé dans la sphère politique, ou a-t-il simplement exercé les fonctions du bureau judiciaire? Baltasar Garzón est un juge bien connu en Espagne puisqu’il a traité certaines des affaires criminelles les plus importantes du pays, impliquant dans ses accusations des personnes publiques, longtemps avant l’accusation de renommée mondiale contre Pinochet, Videla et d’autres dictateurs sud-américains.Le cas espagnol, comparé avec d’autres transitions démocratiques (en Pologne et en Hongrie), se concentre sur le rôle de l’activisme juridique. La question analysée ici est celle de savoir si Baltasar Garzón a fait de l’activisme judiciaire dans une disposition judiciaire concrète, Arrêt d’accusation (Auto) du 16 octobre 2008 (PA : 399/2006 V). Comme nous le démontrerons, nous avons choisi cette décision concrète en raison de son énorme transcendance en termes politiques en Espagne.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".