MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2013260371 · doi:10.1017/s082932010000956x

Claims for Recognition and the Generalized Other: The Reasonable Person and Judgment in Criminal Law.

2008· article· fr· W2013260371 on OpenAlex
Diana Young

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Law and Society / Revue Canadienne Droit et Société · 2008
Typearticle
Languagefr
FieldNeuroscience
TopicFree Will and Agency
Canadian institutionsCarleton University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé Dans cet article, j'examine l'image de la personne raisonnable dans le domaine de la loi criminelle. J'étudie cette image à l'aide des théories controversées des principes universels abstraits et des particularités de l'individu vivant dans des conditions de diversité. En me basant sur la dichotomie de Seyla Benhabib de l'autre concret et de l'autre généralisé, je soutiens que l'image de la personne raisonnable dans le contexte de la loi criminelle est à la jonction de l'abstrait et du concret, du normatif et de la raison empirique. Par conséquent, l'image de la personne raisonnable est souvent le point central de critiques des effets marginaux de l'abstrait universel de la loi criminelle. Par contre, dans certains cas, l'image de la personne raisonnable agit non pas comme un standard universel de conduite, mais comme un site à travers lequel des affirmations de reconnaissance des différents types d'expérience concrète peuvent être faites. Tandis que la personne raisonnable représente parfois un standard normatif général contre lequel des actions concrètes sont évaluées, la réalité concrète agit également comme un standard normatif contre lequel différentes présuppositions à propos de la personne raisonnable sont évaluées.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.650
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.056
GPT teacher head0.248
Teacher spread0.192 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it