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Record W2599972076 · doi:10.17118/11143/10223

Comparative law in developing court practice in small jurisdictions : mission possible

2013· article· en· W2599972076 on OpenAlexvenueno aff
Irene Kull

Bibliographic record

VenueRevue de droit Université de Sherbrooke · 2013
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicComparative and International Law Studies
Canadian institutionsnot available
FundersEesti Teadusfondi
KeywordsLawPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le but de cette contribution est d’aborder le rôle transformatif du droit comparé dans le développement de petits États dotés d’une tradition juridique récente, forcés d’avoir recours à des idées, concepts et règles empruntés d’autres systèmes pour créer leur propre culture et réalité juridique. L’Estonie, étant un petit pays, n’a ni l’expertise juridique ni la pratique judiciaire nécessaires dans plusieurs domaines particuliers. Dès lors, le droit comparé dans ses deux fonctions – la recherche concernant les règles ou leur contexte d’application – s’avère particulièrement utile. Le texte explique d’abord comment le droit comparé a été utilisé pour l’encadrement du système civiliste et des lois particulières de l’Estonie. Lors du processus de codification, la méthode comparative a permis d’offrir aux codificateurs des options stratégiques provenant d’un grand nombre de systèmes juridiques, codes et dispositions législatives. La notion de « legal transplant » est utilisée et expliquée, mais dans les petits États, utiliser des « transplants » peut s’avérer la seule voie possible pour construire un système juridique national. Le texte analyse également l’emploi de la méthode comparative comme base légale de développement du droit civil. Enfin, il s’attarde à l’utilisation du droit comparé dans la pratique judiciaire pour démontrer les limites de la méthode comparative. Des modèles issus de pays dits « principaux » (ou « core countries ») peuvent se révéler incompatibles, en raison de différences dans la capacité d’absorber avec succès les « legal transplants » ou d’un niveau de développement insuffisant de la société dans son ensemble pour contribuer à la réception des « transplants ».

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)0.031
metaresearch head score (Gemma)0.031
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: none
Teacher disagreement score0.031
Threshold uncertainty score0.164

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0310.031
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0090.032
Scholarly communication0.0140.012
Open science0.0010.010
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.297
Teacher spread0.266 · 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

Citations1
Published2013
Admission routes1
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