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Enregistrement W1970878324 · doi:10.1163/187815210x12766020139767

Taking Armed Groups Seriously: Ways to Improve their Compliance with International Humanitarian Law

2010· article· en· W1970878324 sur OpenAlexaff
Marco Sassòli

Notice bibliographique

RevueJournal of International Humanitarian Legal Studies · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Peace and Security Dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational humanitarian lawOperationalizationSanctionsInternational lawLawPolitical scienceInterpretation (philosophy)State (computer science)Armed conflictInstitutionComputer scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Most contemporary armed conflicts are not of an international character. International Humanitarian Law (IHL) applicable to these conflicts is equally binding on non-State armed groups as it is on States. The legal mechanisms for its implementation are, however, still mainly geared toward States. The author considers that the perspective of such groups and the difficulties for them in applying IHL should be taken into account in order to make the law more realistic and more often respected. It is submitted that the law is currently often developed and interpreted without taking into account the realities of armed groups. This contribution explores how armed groups could be involved in the development, interpretation and operationalization of the law. It argues that armed groups should be allowed to accept IHL formally, to create – amongst other things – a certain sense of ownership. Their respect of the law should also be rewarded. Possible methods to encourage, monitor and control respect of IHL by armed groups are described. The author suggests in particular that armed groups should be allowed and encouraged to report on their implementation of IHL to an existing or newly created institution. Finally, in case of violations, this contribution proposes ways to apply criminal, civil and international responsibility, including sanctions, to non-State armed groups.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0130,018
Communication savante0,0140,016
Science ouverte0,0050,021
Intégrité de la recherche0,0130,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations121
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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