Evidenzbasierte Jurisprudenz: Methoden empirischer Forschung und ihr Erkenntniswert für das Recht am Beispiel des Gesellschaftsrechts
Bibliographic record
Abstract
Wie gewinnen Juristen ihr Wissen über die Lebenswelt, die sie regeln? Erfahrung ist eine wichtige Erkenntnisquelle, aber die komplex vernetzte Wissensgesellschaft erfordert zunehmend auch empirische Rechtsforschung. Dabei sind die Methoden empirischer Forschung gar nicht so leicht zu handhaben und ihre Ergebnisse nicht so einfach zu interpretieren, wie man annehmen möchte. Hanjo Hamann erörtert deshalb die Grundlagen quantitativ-empirischen Forschens und verbindet die kritische Reflexion empirischer Erkenntnismöglichkeiten mit spezifisch juristischen Erkenntnisinteressen. Daraus entsteht eine pragmatische Rezeptionslehre, die nach dem Vorbild der »evidenzbasierten Medizin« besonderen Wert auf sogenannten Metastudien legt. Deren praktischen Nutzen erprobt der Autor vor allem an den empirischen Grundannahmen des gesellschaftsrechtlichen »Kollegialprinzips«, die sich aus dessen dogmatischer und rechtsvergleichender Analyse ergeben. Hanjo Hamann erhielt für seine Dissertation den Dissertationspreis der Esche Schümann Commichau Stiftung, den Telekom-Preis für Zivilrecht der Universität Bonn sowie die Otto-Hahn-Medaille der Max-Planck-Gesellschaft.
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 | 0.152 | 0.180 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.054 |
| Scholarly communication | 0.031 | 0.025 |
| Open science | 0.005 | 0.014 |
| Research integrity | 0.007 | 0.015 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
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".