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Record W7057858486

L’environnement au tribunal

2022· other· fr· W7057858486 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2022
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTribunalFace (sociological concept)Common lawJurisprudence
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La protection juridique de l’environnement est un domaine à la fois dynamique et passionnant. À notre époque, le droit de l’environnement joue un rôle important dans l’élaboration des politiques publiques et la mise en œuvre du développement durable à travers le pays. \n \nL’environnement au tribunal constitue une référence essentielle pour toute personne qui s’intéresse au droit de l’environnement. Il offre une introduction aux aspects juridiques de la protection de l’environnement au Canada, mais également des réflexions sur l’état des connaissances et des avancées du droit de l’environnement dans des domaines clés : les principaux concepts et les principes présents en droit de l’environnement, la législation, les décisions judiciaires de premier plan, ainsi que des aspects procéduraux et théoriques importants dans le contentieux environnemental au Canada. Des chapitres sont également consacrés à l’examen des expériences de l’Australie et des États-Unis qui font face à des défis environnementaux et juridiques similaires à ceux du Canada. \n \nL’environnement au tribunal réunit les contributions d’universitaires et de juristes spécialisés en droit de l’environnement. Réalisé à l’intention des juristes, avocats et magistrats, mais également des non-juristes et d’un large public, d’ici et d’ailleurs, L’environnement au tribunal procure des références utiles sur les enjeux contemporains de la protection juridique de l’environnement et les réponses aux questions qu’ils soulèvent.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
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 score0.770
Threshold uncertainty score0.462

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0140.010
Scholarly communication0.0080.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.001

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 head0.007
GPT teacher head0.187
Teacher spread0.180 · 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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Published2022
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