Réflexion sur l’apport de l’ouvrage. Comment on écrit l’histoire sur la formation à la recherche en droit
Bibliographic record
Abstract
Les chercheurs spécialisés en droit ont souvent pris pour modèle la méthodologie de la recherche inspirée des différentes sciences humaines. Or, les réflexions élaborées par certains historiens sur leur propre méthodologie, plus particulièrement celles qui ont été livrées par Paul Veyne dans son ouvrage Comment on écrit l’histoire, sont aussi très éclairantes pour toute personne qui s’interroge sur la méthodologie de la recherche en droit. Selon cet auteur, et paradoxalement, « l’histoire n’a pas de méthode » et les historiens « racontent des événements vrais qui ont l’homme pour acteur ». Transposées au domaine du droit, ces affirmations libéreraient en quelque sorte le chercheur d’une quête d’une méthodologie « scientifique » tout en le soumettant à une exigence, celle de décrire des événements vrais. La transposition est-elle possible ? L’épistémologie historique est-elle pertinente pour les juristes ? Voilà les questions que l’auteur abordera dans l’article qui suit.
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 | 0.022 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.044 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.020 |
| Open science | 0.003 | 0.009 |
| Research integrity | 0.009 | 0.013 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
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".