Analyse comparée sur la sélection et la nomination des Juges en régime parlementaire : éléments pour la constitution d’un « idéal type »
Bibliographic record
Abstract
L’analyse comparée de processus poursuivant des fins identiques dans un cadre institutionnel répondant aux mêmes valeurs permet de dégager les éléments susceptibles de constituer un « idéal type » qui aménage les pratiques recensées les plus exemplaires pour atteindre la finalité recherchée. Cet article s’inscrit dans cette vision en faisant ressortir les voies et moyens les plus susceptibles d’assurer en régime parlementaire –mode institutionnel le plus répandu dans le monde contemporain –les processus de sélection et de nomination des magistrats qui fournissent les garanties indispensables d’indépendance, d’impartialité et de transparence. Ces démarches sont complexes et délicates dans la mesure où elles doivent permettre de déterminer les compétences maîtrisées des candidats qui postulent une charge de juge et de procéder à la nomination des plus méritants dans le respect des prérogatives associées à l’exercice de la fonction gouvernementale.
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 | 0.007 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".