Bibliographic record
Abstract
Das Registerwesen ist eine Grundlage unserer Gesellschaft und Staatlichkeit, ein elementares Mittel der öffentlichen Verwaltung und Planung. Register bewirken vor allem öffentliche Kenntnis, indem sie das private Wissen der Einzelnen bündeln, dem Staat und gegebenenfalls auch der Öffentlichkeit zugänglich machen und als Grundlage weiterer Entscheidungen dienen. Der Band analysiert das Registerrecht aus verschiedenen Perspektiven der Rechtswissenschaft anlässlich der Tagung des Rheinischen Instituts für Notarrecht zum Registerwesen. Aus der Perspektive des Zivil- und Zivilverfahrensrechts wird das Grundregister in den Blick genommen. Dieses dient auch als Ausgangspunkt für eine rechtsökonomische Betrachtung. Aus verfassungsrechtlicher Sicht geht es um die Grundlagen der Staatlichkeit sowie die Abgrenzung von Rechten und Pflichten zwischen dem Staat und seinen Bürgern. Das Strafregister stellt ein Schutzbedürfnis der Allgemeinheit stärker in den Vordergrund. Mit Beiträgen von Prof. Dr. Mathias Schmoeckel, Prof. Dr. Brinkmann, LL.M.(McGill), Dr. Dr. Alexander Morell, Prof. Dr. Foroud Shirvani, Prof. Dr. Torsten Verrel, Dr. Johannes Richter
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 | 0.003 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.667 | 0.663 |
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".