Understanding the Behaviour of International Courts: An Examination of Decision-Making at the Ad Hoc International Criminal Tribunals
Notice bibliographique
Résumé
This article seeks to contribute to the literature on the behaviour of international courts (ICs) by focusing on the internal dynamics of decision-making processes within them and by drawing on both strategic and attitudinal models of judicial behaviour developed for domestic courts. The main contention advanced is that the ideas and interests of judges in ICs account for variations in their decision-making. In order to test competing models for understanding the behaviour of ICs, this article includes the first study to examine the decision-making of the ICTR Trial Chambers and of the ICTY and ICTR Appeals Chamber using quantitative methods. The similarities and differences between these ICs have created a rich empirical environment rife with natural experiments. A comparison of decision-making in the ICTY and ICTR Appeals Chambers suggests that the same judges in these two ICs evince stable patterns of judicial behaviour reflecting their attitudinal commitments regarding international law and their conception of the judicial role. A comparison of decision-making between the ICTY and ICTR suggests that judges within these two ICs evince divergent patterns of judicial behaviour in terms of sentencing practices, reflecting dissimilarities in their environments. These results tend to show that both ideas and interests can account for variations in the decision-making of ICs and that while external interests influence judicial decisions, they do so because they have a basis in the ideas and interests of judges.
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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 | 0,010 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».