La corégulation d’Internet (ou comment répondre à la plurinormativité par l’internormativité) — Une contribution française
Bibliographic record
Abstract
Les pouvoirs publics, du moins en Europe et en particulier en France, semblent préférer que les activités privées se déroulent dans un contexte de corégulation et d’internormativité, donc de coopération des sources du droit, plutôt que d’autorégulation et de plurinormativité, soit de concurrence des sources du droit. C’est pourquoi ils encourageraient la corégulation et, par voie de conséquence, l’internormativité. Ainsi certains procédés de production du droit évoluent-ils et la corégulation constitue-t-elle peut-être un objet d’étude intéressant pour la méthodologie juridique. Prenant l’exemple du droit d’Internet, l’auteur cherche à mieux circonscrire ces enjeux de même que les réponses apportées par la doctrine et les institutions, spécialement en France.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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.
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".