Bibliographic record
Abstract
La France, patrie des codes, connaît actuellement une grande effervescence en matière de codification, tant au sein des pouvoirs publics qu’en doctrine. Depuis une cinquantaine d’années, un vaste mouvement de codification à droit constant a été entrepris, alors que, parallèlement, plusieurs codes ont été rénovés en profondeur, comme le Code pénal ou le Code de procédure civile , et que le Code civil a fait l’objet d’une rénovation partielle particulièrement réussie. L’enjeu de ces différentes codifications est d’abord technique : choisir une codification-compilation ou une codification-modification pour tenter au mieux de remédier à une crise des sources du droit qui nous affecte en restaurant une certaine sécurité juridique. Cependant, la question de la codification dépasse le seul cadre du droit positif : ses enjeux sont également politiques. La codification assure la cohésion géographique et sociologique d’une nation, voire lui permet de résister à des menaces culturelles venues de l’étranger, comme en témoigne l’exemple français.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".