Bibliographic record
Abstract
Cette étude a pour objet de décrire, en ce qui concerne le droit pénal matériel et formel, un phénomène original : celui d’un rapprochement entre des droits nationaux d’un continent et comme ce continent est l’Europe, on peut parler d’une européanisation des droits pénaux nationaux. Le thème est complexe pour plusieurs raisons. D’abord car ce phénomène d’européanisation affecte une criminalité transfrontalière organisée que l’on saisit mal. La complexité vient ensuite de ce qu’il y a deux Europes, celle du Conseil de l’Europe (47 États) et celle de l’Union européenne (27 des 47). Or ces deux Europes sont productrices de normes considérables de nature textuelle pour les unes (conventions, décisions-cadres…) et jurisprudentielles pour les autres (arrêts de la Cour européenne des droits de l’homme et de la Cour de justice des Communautés européennes). Complexe, le thème est aussi dual. L’européanisation est faite en effet d’harmonisation et de coopération, la première étant la condition de la seconde. Au titre de l’harmonisation, il faut citer les nombreux textes évoqués ci-dessus qui, par leur transposition dans les droits nationaux, provoquent un rapprochement de ceux-ci. Au titre de la coopération, on doit évoquer au moins ces deux institutions phares de l’Union européenne que sont Europol et Eurojust. Ce dernier invite les États à mener des enquêtes pour des affaires lourdes et pourrait peut-être un jour, sur la base du Traité de Lisbonne (non encore en vigueur), déclencher certaines poursuites.
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 | 0.009 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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 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".