Stefan A. Riesenfeld Award Lecture - Crimes against Women under International Law
Notice bibliographique
Résumé
me add a welcome, on behalf of the International Legal Studies Program, to all of you, and especially to our guest speaker.It is great to see so many people here, especially in light of the significance of the topic that will be discussed.I also want to add my congratulations to the Berkeley Journal of International Law for yet again carrying off an event seemingly without a flaw.My role here is to introduce our speaker, which is an honor and a pleasure.There are really two ways in which it can be difficult to introduce someone.One is if their accomplishments are so few in number and so small in magnitude that it is difficult to know really what to say.The other one is if their accomplishments are so large in number and so impressive in magnitude that, without occupying the entire time left to the speech, you have to decide what you are going to say.I face the second of these problems.I am going to just do my best to deal with it, recognizing that I'm omitting a whole bunch of important information, and hoping that Justice Arbour will not take offense.She is referred to as Justice Arbour because she is a member of the Canadian Supreme Court, and has been since 1999.Before that, she was a judge on the Court of Appeals for Ontario and, before that, was on the Supreme Court of Ontario.I do not need to tell anybody here that having Supreme Court Justice on your resume is a pretty good thing, and not a bad justification for us to have 1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».