Multidimensional Analysis as a Window into Activism Scholarship: Searching for Meaning with Sniffer Dogs
Bibliographic record
Abstract
Résumé Cet article s'appuie sur l'analyse multidimensionnelle de l'activisme judiciaire de Cohn et de Kremnitzer et applique celle-ci dans le contexte canadien. L'analyse est effectuée suite aux décisions récentes de la Cour suprême qui donnaient aux policiers le droit d'utiliser des chiens renifleurs durant des fouilles. Ce contexte légal sert de substrat afin de démontrer l'utilité ainsi que les limitations de l'approche multidimensionnelle. Tandis que l'activisme académique s'est concentré sur la quantification de l'activisme à travers le temps, sur la composition de la cour et sur des questions constitutionnelles, cet article affirme qu'il existe un certain potentiel pour un activisme académique plus «texturé», en portant une attention particulière sur les détails interstitiels du raisonnement judiciaire plutôt qu'uniquement sur sa disposition. Cette approche «texturée» reconnaît l'importance des décisions de la cour dans ces interstices puisque celles-ci font partie des discussions sur les grands principes constitutionnels. L'activisme académique est enrichi par l'étude des déviations d'une allégeance particulière vers des normes constitutives. La nomenclature de ces normes est relativement certaine. Néanmoins, leur définition exacte demeure sujette à un débat vigoureux. L'empressement vers l'acquisition d'un contenu réside au cœur même de plusieurs critiques activistes. L'analyse multidimensionnelle est susceptible de contribuer au langage de cette discussion. Elle peut donner du sens ainsi qu'apporter de l'ordre aux débats. Cette analyse peut contribuer aussi àla découverte de notre contenu normatif constitutionnel. Ce contenu représente, en quelques sortes, le point de départ pour une évaluation critique de nos normes constitutives.
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 | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 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".