L’efficacité technique comme critère juridique ou la manière dont les lois se technicisent
Bibliographic record
Abstract
L’élaboration de normes vouées à encadrer une activité technologique pose, au-delà du défi de la simplicité, celui de construire un cadre juridique durable, dont la pertinence ne saurait être remise en cause par de nouveaux développements techniques. Le principe de neutralité technologique, qui incarne cette volonté de pérennité du droit, emporte une formulation particulière des lois relatives aux technologies de l’information. Davantage tourné vers des objectifs que vers des technologies prédéterminées, ce style rédactionnel perd cependant en précision : au risque d’interprétations erronées, les destinataires doivent eux-mêmes identifier les technologies susceptibles de correspondre aux exigences juridiques. Relevant ainsi le dilemme cornélien entre le besoin de pérennité technique du droit et le souci d’un encadrement juridique précis, l’auteur constate qu’il caractérise l’intégration de plus en plus courante du concept d’efficacité technique en droit. S’agissant d’un critère pour le moins imprécis, son intégration juridique implique l’utilisation de stratégies normatives originales visant à concilier le principe de neutralité technologique et le besoin de prévisibilité du droit.
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 | 0.028 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.035 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.018 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.006 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.005 |
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".