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Enregistrement W173368851 · doi:10.22329/wyaj.v27i2.4532

Feminist Debates on Civilian Women and International Humanitarian Law

2009· article· en· W173368851 sur OpenAlexaffvenue
Valerie Oosterveld

Notice bibliographique

RevueWindsor Yearbook of Access to Justice · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational humanitarian lawMainstreamPolitical scienceLawArmed conflictInequalityAction (physics)EnforcementCriminologyInternational lawSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International humanitarian law [IHL] provisions address the situation of civilian women caught in armed conflict today, but is this law enough? Feminist commentators have considered this question and have come to differing conclusions. This article considers the resulting debate as to whether female-specific IHL provisions are adequate but underenforced, or inadequate, outdated and in need of revision. One school of thought argues that the main impediment to the protection of female civilians during hostilities is lack of observance of existing IHL. A second school of thought believes that something more fundamental is needed to meet the goal of protecting civilian women during war: revision and reconceptualization of IHL to take into account systematic gender inequality. This article considers the status of this debate within three areas of IHL considered by many to be central legal aspects of the experience of female civilians caught in armed conflict: the general non-discrimination provisions, the specific protection for civilian women against sexual violence and the specific protection of pregnant women and mothers. It concludes that, while there has been a vibrant debate within feminist circles on the adequacy of existing IHL provisions, mainstream action has tended to focus on enforcement. This is unfortunate, as it means that certain insights into the impact of deep gender inequalities on conflict have largely been left unexplored.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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