Separation of powers between courts and legislatures : the impact of human rights protection
Bibliographic record
Abstract
Alors que la protection effective des droits et libertés est souvent conçue comme dépendante de leur garantie juridictionnelle, cette dernière implique une transformation de l'équilibre qui s'établit entre le juge, non élu, et le législateur, représentant du peuple souverain. À travers une analyse pratique des effets du travail juridictionnel sur l'activité législative, tels qu'ils se sont déployés aux États-Unis, au Canada et au Royaume-Uni sur les quinze dernières années, il est possible d'évaluer les conséquences de la consécration de certains droits dans un catalogue opposable par le juge au législateur, en matière d'équilibre entre les pouvoirs législatif et juridictionnel. Si ces trois systèmes, aux traditions constitutionnelles éloignées, disposent chacun de mécanismes spécifiques pour assurer le respect des droits consacrés, plusieurs points de convergence peuvent être mis en lumière. Leur étude sera alors l'occasion d'appréhender dans une perspective renouvelée l'équilibre qui s'établit entre les deux institutions. Elle fera progressivement apparaitre l'idée d'une véritable collaboration du législateur et du juge en matière de protection des droits et libertés dans les démocraties contemporaines
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 | 0.013 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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".