"Pour une écologie juridique. Éléments pour une critique de la soumission de la normativité juridique à l'ordre économique contemporain", Université de Liège, 06/10/2022
Bibliographic record
Abstract
Face à la montée en puissance technologique des voisins américain et chinois et tout en rappelant la nécessaire compétitivité de l’Union européenne (UE), les propositions de règlements européens prolifèrent pour réguler et promouvoir le partage des données (e.g. Data Act proposal, 2022) et les développements technologiques, y compris dans le domaine de l’‘intelligence artificielle’ (e.g. AI Act proposal, 2021). La stratégie européenne à cet égard peut se résumer comme suit : « Le leadership mondial de l'Europe dans l'adoption des dernières technologies, la saisie des avantages et la promotion du développement d'une intelligence artificielle (IA) centrée sur l'humain, durable, sûre, inclusive et digne de confiance dépend de la capacité de l'Union européenne (UE) à accélérer, agir et aligner les priorités politiques et les investissements en matière d'IA » . Ce faisant, l’UE met bien en œuvre ses objectifs de « croissance économique » et de promotion du « progrès scientifique et technique » (Article 3.3 TUE). Dans le cadre de cette intervention, nous proposons d’interroger l’influence de la logique économique sur la normativité juridique afin de questionner l’actualité de ce qu’Alain Supiot (Supiot 2005) nomme la fonction anthropologique du droit, à savoir la dimension proprement technique du droit grâce à laquelle l’humain institue son monde symbolique et social afin d’habiter son environnement. Partant du constat de la soumission du droit à la logique économique (Supiot 2010 et 2015, Dardot et Laval 2009), il s’agira de distinguer ces deux types de normativités — et ce notamment dans leur rapport à l’espace et au temps (Garapon & Lassègue 2021) — afin de mieux comprendre ce qui les différencie et en quoi ce conflit normatif pose problème à la « matière juridique ». L’un des enjeux principaux sera alors de penser une véritable écologie juridique en rappelant la dimension anthropologique du droit.
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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 | 0.032 | 0.043 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.059 |
| Scholarly communication | 0.028 | 0.025 |
| Open science | 0.003 | 0.009 |
| Research integrity | 0.013 | 0.021 |
| 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".