What is Terrorism? Assessing Domestic Legal Definitions
Notice bibliographique
Résumé
Anti-terrorism powers were largely enacted as an emergency response to September 11 and later terrorist attacks, and yet they now appear to be a permanent feature of domestic law. How governments apply these antiterrorism powers depends upon the scope of statutory definitions of terrorism. This article develops three key criteria for assessing the appropriateness of definitions of terrorism in domestic legislation. The first two criteria relate to the principle of legality. They require definitions of terrorism to be drafted in language which (1) gives reasonable notice of the prohibited conduct, (2) confines the operation of legislation to its intended purposes, and (3) is drafted consistently in comparable jurisdictions. The article then tests seven definitions of terrorism against these three criteria. It focuses on legal definitions of terrorism in the United Kingdom, Canada, Australia, South Africa, New Zealand, India, and the United States. The article not only examines the statutory language used to define terrorism in each jurisdiction, but also examines how these definitions have been applied and interpreted since their enactment. This testing process suggests that much remains to be done to improve the clarity, scope and consistency of definitions of terrorism in domestic legislation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,052 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,021 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».