Referandumla Ayrılma Konusunda Yüksek Mahkemenin Tutumu: Kanada-Quebec Örneği
Bibliographic record
Abstract
Kanada federal hükümeti, Kanada Yüksek Mahkemesine Quebec’in Ayrılma Referansı ile ilgili üç soru yöneltmiştir: “İlk olarak, Kanada anayasası altında, Quebec Ulusal Meclisi, yasaması ya da hükümeti tek taraflı olarak Quebec’in Kanada’dan ayrılmasını tatbik edebilir mi? İkincisi, Uluslararası hukuk, Quebec Ulusal Meclisine, yasamasına ya da hükümetine tek taraflı olarak Quebec’in Kanada’dan ayrılmasını tatbik etme hakkını verir mi? Bu bakımdan, uluslararası hukukta Quebec Ulusal Meclisine, yasamasına ya da hükümetine tek taraflı olarak Quebec’in Kanada’dan ayrılması hakkını veren kendi kaderini tayin hakkı var mıdır? Üçüncü olarak, Quebec Ulusal Meclisine, yasamasına ya da hükümetine tek taraflı olarak Quebec’in Kanada’dan ayrılmasını tatbik etme hakkı üzerine yerel ve uluslararası hukuk arasında bir ihtilaf olması durumunda hangisi Kanada’da örnek olarak yer alacaktır?” Quebec’in tek taraflı olarak bağımsızlığını ilan edip edemeyeceği sorusuna karşın, Yüksek Mahkeme, Ayrılma Referansında oybirliğiyle, bu tür bir deklarasyonun hem Kanada anayasa hukukunca hem de uluslararası hukukça yasal olmadığını bildirmiştir. Ancak, anayasal bir değişiklik durumunda böyle bir ayrılmanın mümkün olabileceği sonucuna varmıştır.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.023 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.050 | 0.002 |
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".