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Abstract
LABANDEIRA SUMARIO. 1. ANTECEDENTES HISTORICOS. 1. Noción de ley. 2. Noción de precepto.II.LA SITUACION A RAIZ DEL COmGO DEL 83.III.TIPOS ACTUALES DE NORMAS ESCRITAS.1. Las leyes.2. Los decretos legislativos por delegación.3. Los decretosleyes por aprobación específica o ratificación.4. Los decretos ejecutivos por atribución de competencia o habilitación (reglamentos independientes).5. Los decretos ejecutorios.6. Las instrucciones.IV.ALGUNAS CONCLUSIONES Y APUCACIONES.Entre los muchos problemas que suscita la interpretación del Código del 83, no es el menor el referente al contenido de los cánones 29 a 35, que resultan no sólo oscuros sino también insuficientes para distinguir las diversas clases de normas escritas en Derecho canónico.A este tema van, pues, dedicadas las siguientes observaciones, que pretenden aportar una posible clasificación de esas normas.l.ANTECEDENlES HISTORICOS A 10 largo de los siglos, la praxis y la ciencia canónica han utilizado una variada terminología para designar las normas de gobierno.Sabido es que el título segundo del primer libro de las Decretales está dedicado a las constituciones, y que bajo esta denominación se comprende todo el derecho escrito de carácter general, que propiamente puede llamarse leyl.Cuando esas normas son emitidas por el Romano Pontífice se denominan 1.
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 | 0.006 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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 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".