Temat: deep social change - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Social Change and “Opening” the Axiology of Legal Interpretation. The Outline of the Basic Features
Autorzy:: Leszczyński, Leszek
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/618325.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
Tematy:: deep social change
legal interpretation
open axiology
general clauses
głęboka zmiana społeczna
wykładnia prawa
otwarta aksjologia
klauzule generalne
Opis:: A deep social change, both directed on the democratic and on the autocratic political system, results not only in the changes of the normative regulations but also impacts the process of legal interpretation. Weakening the role of the language and systemic interpretative arguments, the change opens the interpretation on the stronger use of the axiological arguments, connected with the legal principles and criteria of general reference clauses. Particularly the last constructs, understood as the legislative authorization of the court to use the extra-legal criteria in the process of application of law, open the axiology of legal interpretation directly and largely, tying the character of this opening with the direction of change. The strengthening of the role of axiology deals as well with the widening of the base of the reference to these criteria (general clauses as the valid argument) as with the influence of these criteria on the process (shifting the axiological arguments to the role of the primary arguments) and the results (the correction of the stricti iuris contents by the social or political axiology) of the legal interpretation.
Celem opracowania jest określenie rodzaju i zakresu wpływu wywołanego przez zmianę społeczną na aksjologię operatywnej wykładni prawa, rozumianej jako wykładnia (w odróżnieniu od np. wykładni doktrynalnej) dokonywana w procesie stosowania prawa, powiązana z ustalaniem konkretnego stanu faktycznego i mająca na celu wydanie decyzji stosowania prawa.
Źródło:: Studia Iuridica Lublinensia; 2016, 25, 3
1731-6375
Pojawia się w:: Studia Iuridica Lublinensia
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Deep Neural Networks for Curbing Climate Change-Induced Farmers-Herdsmen Clashes in a Sustainable Social Inclusion Initiative
Wykorzystanie głębokich sieci neuronowych w ograniczaniu zmian klimatycznych związanych z konfliktem farmerów i pasterzy w ramach inicjatywy na rzecz zrównoważonej integracji społecznej
Autorzy:: Okewu, Emmanuel
Misra, Sanjay
Fernandez, Sanz Luis
Ayeni, Foluso
Mbarika, Victor
Damaševičius, Robertas
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/371570.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Komitet Człowiek i Środowisko PAN
Tematy:: climate change
deep neural network
farmers-herdsmen clashes
policies and programmes
social inclusion
zmiany klimatu
głęboka sieć neuronowa
konflikty rolników-pasterzy
polityki i programy
włączenie
Opis:: Peaceful coexistence of farmers and pastoralists is becoming increasingly elusive and has adverse impact on agricultural revolution and global food security. The targets of Sustainable Development Goal 16 (SDG 16) include promoting peaceful and inclusive societies for sustainable development, providing access to justice for all and building effective, accountable and inclusive institutions at all levels. As a soft approach and long term solution to the perennial farmers-herdsmen clashes with attendant humanitarian crisis, this study proposes a social inclusion architecture using deep neural network (DNN). This is against the backdrop that formulating policies and implementing programmes based on unbiased information obtained from historical agricultural data using intelligent technology like deep neural network (DNN) can be handy in managing emotions. In this vision paper, a DNN-based Farmers-Herdsmen Expert System (FHES) is proposed based on data obtained from the Nigerian National Bureau of Statistics for tackling the incessant climate change-induced farmers-herdsmen clashes, with particular reference to Nigeria. So far, many lives have been lost. FHES is modelled as a deep neural network and trained using farmers-herdsmen historical data. Input variables used include land, water, vegetation, and implements while the output is farmers/herders disposition to peace. Regression analysis and pattern recognition performed by the DNN on the farmers-herdsmen data will enrich the inference engine of FHES with extracted rules (knowledge base). This knowledge base is then relied upon to classify future behaviours of herdsmen/farmers as well as predict their dispositions to violence. Critical stakeholders like governments, service providers and researchers can leverage on such advisory to initiate proactive and socially inclusive conflict prevention measures such as people-friendly policies, programmes and legislations. This way, conflicts can be averted, national security challenges tackled, and peaceful atmosphere guaranteed for sustainable development.
Pokojowe współistnienie rolników i pasterzy staje się coraz mnie realne, co ma negatywny wpływ na rewolucję rolniczą i globalne bezpieczeństwo żywnościowe. Cele zrównoważonego rozwoju (SDG 16) obejmują promowanie tworzenia pokojowych i zintegrowanych społeczeństw na rzecz zrównoważonego rozwoju, zapewnienie wszystkim dostępu do uczciwego wymiaru sprawiedliwości i tworzenie skutecznych, odpowiedzialnych i integrujących instytucji na wszystkich poziomach. W ramach łagodnego podejścia i długofalowego podejścia do problemu konfliktów rolników-pasterzy w kontekście kryzysu humanitarnego, w niniejszym artykule zaproponowano architekturę integracji społecznej wykorzystującą głęboką sieć neuronową (DNN). Formułowanie polityki i wdrażanie programów w oparciu o obiektywne informacje uzyskane z historycznych danych przy użyciu inteligentnej technologii, takiej jak głęboka sieć neuronowa (DNN), może być przydatne w zarządzaniu emocjami. W niniejszym artykule zaproponowano oparty na danych uzyskanych od Nigeryjskiego Narodowego Urzędu Statystycznego system ekspercki rolników-pasterzy (FHES) oparty na DNN w celu przeciwdziałaniu nieustannym starciom rolników-pasterzy wywołanych zmianami klimatu, ze szczególnym uwzględnieniem Nigerii. Do tej pory wiele było ofiar. System FHES jest modelowany jako głęboka sieć neuronowa, przy użyciu danych historycznych hodowców-pasterzy. Zastosowane zmienne wejściowe obejmują ziemię, wodę, roślinność i narzędzia, podczas gdy zmienne wyjściowe to rolnicy-pasterze skłonni do pokoju. Analiza regresji i rozpoznawanie wzorców przeprowadzone przez DNN na danych rolników-pasterzy wzbogaci mechanizm wnioskowania systemu FHES o wyodrębnione reguły (baza wiedzy). Podstawą tej wiedzy jest klasyfikacja przyszłych zachowań pasterzy/rolników, a także przewidywanie ich skłonności do przemocy. Krytyczni interesariusze, tacy jak rządy, dostawcy usług i naukowcy, mogą wykorzystać takie doradztwo do zainicjowania proaktywnych i społecznie włączających środków zapobiegania konfliktom, takich jak przyjazne dla ludzi polityki, programy i prawodawstwo. W ten sposób można uniknąć konfliktów, stawić czoła wyzwaniom bezpieczeństwa narodowego i zagwarantować pokojową atmosferę dla zrównoważonego rozwoju.
Źródło:: Problemy Ekorozwoju; 2019, 14, 2; 143-155
1895-6912
Pojawia się w:: Problemy Ekorozwoju
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "deep social change" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język