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Record W6998990041

Bilanciare i diritti. Esperienze di common law a confronto

2025· book· it· W6998990041 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueFlorence Research (University of Florence) · 2025
Typebook
Languageit
FieldEnvironmental Science
TopicUrban Planning and Landscape Design
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsFreedom of expressionQualitative analysisArchitectural design
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’esigenza di assicurare protezione ai diritti fondamentali e di garantire le condizioni per una loro pacifica coesistenza si è progressivamente affermata con la fine del secondo conflitto mondiale ed è quanto mai pressante nell’attuale e peculiare momento storico. In questo contesto, le corti, specie quelle poste in posizioni apicali, e la giustizia costituzionale svolgono ancora un ruolo di prim’ordine. Il volume trae spunto da queste premesse per approfondire, all’interno della famiglia giuridica di common law, due distinte tecniche di garanzia dei diritti fondamentali e di limitazione del loro esercizio: la proporzionalità, intesa principalmente come standard argomentativo; e la categorizzazione, con il postulato dei livelli di scrutinio, che differiscono per il rigore mediante il quale viene condotto il sindacato di costituzionalità. In particolare, il lavoro pone a raffronto le esperienze costituzionali di Canada e Stati Uniti e le diverse metodologie di tutela dei diritti fondamentali impiegate dalle rispettive Corti supreme: quella canadese, dopo un faticoso processo costituente conclusosi solamente in epoca recente con l’adozione di un catalogo costituzionale di diritti, ha fatto proprio il test di proporzionalità, pur con alcuni distinguo rispetto al tradizionale schema quadripartito di matrice tedesca; quella statunitense, a conferma della perdurante attualità dell’intuizione circa i connotati eccezionali di quell’ordinamento, costituisce uno dei rarissimi esempi, nell’ambito della tradizione giuridica occidentale, di impiego costante della strategia della categorizzazione. L’idea di fondo da cui muove il volume e che si è inteso dimostrare identifica nella proporzionalità una buona tecnica o, comunque, l’ipotesi migliore non in termini assoluti, ma almeno nel raffronto con l’altro modello esaminato.

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.012
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: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.378
Threshold uncertainty score0.751

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0070.022
Scholarly communication0.0140.006
Open science0.0020.005
Research integrity0.0030.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

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.

Opus teacher head0.043
GPT teacher head0.274
Teacher spread0.232 · 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
GenreOther

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".

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Citations0
Published2025
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