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Record W2236507478 · doi:10.7202/1100196ar

LES ROMS : LE CAS PARTICULIER DE LA HONGRIE ET DE LA ROUMANIE

2023· article· fr· W2236507478 on OpenAlexvenueno aff
Marie-Hélène Giroux

Bibliographic record

VenueRevue québécoise de droit international · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPolish Historical and Cultural Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La situation des Roms diffère de la situation des autres minorités en Hongrie et en Roumanie et ce, en raison notamment de la discrimination dont ils font particulièrement l’objet et aussi parce qu’ils n’ ont pas de mère patrie à laquelle ils peuvent se rattacher. Donc, appliquée aux cas particuliers de la Hongrie et de la Roumanie, l’auteur propose ici une analyse en trois temps de la situation socio-juridique des Roms. Dans un premier temps, elle examine la situation de ce peuple avant la chute du communisme dans le but de mieux comprendre les particularités de leur situation. Dans un deuxième temps, elle étudie leur situation actuelle pour ensuite se pencher sur les législations nationales en matière de protection des minorités afin de mesurer si ces dernières peuvent effectivement remédier ou offrir une solution aux problèmes auxquels ils sont confrontés aujourd’hui. Enfin, elle complète son analyse en établissant dans quelle mesure les perspectives d’adhésion aux institutions européennes pourraient avoir un impact sur la protection de leurs droits. Au terme de ces trois parties, l’auteur arrive notamment à la conclusion que les lois nationales actuelles sont insuffisantes pour corriger la discrimination raciale ou ethnique dont sont victimes les Roms. Elle conclut également à la nécessité d’une approche détaillée sur le long terme avant de pouvoir parler de véritable démocratie pluraliste et de véritable protection des droits des Roms. Si l’éventualité d’une adhésion à l’Union Européenne a pour l’instant forcé la main des gouvernements hongrois et roumain, les résultats demeurent toutefois en deçà du niveau de protection nécessaire pour que la situation des Roms s’améliore de façon notoire.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.184
Threshold uncertainty score0.366

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0050.005
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.323
Teacher spread0.296 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2023
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