What's in a Name?: Reflections on Using, Not Using, and Overusing the "G-Word"
Notice bibliographique
Résumé
Churchill described the atrocities committed by Nazi troops and police under the German attack on the Soviet Union as something unprecedented: ‘‘Since the Mongol invasions of Europe in the sixteenth century, there has never been methodical, merciless butchery on such a scale, or approaching such a scale. And this is but the beginning. . . .We are in the presence of a crime without a name.’’1 A few years later, at Nuremberg, because of the lack of international legislation on this very crime, Hermann Go¨ring and his cronies were not convicted of genocide against Europe’s Jews or against the Sinti and Roma. The term ‘‘genocide’’ found entry into the language of only some of the indictments. In fact, as is well known to genocide scholars, the term ‘‘genocide’’ had first been coined in a scholarly publication in 1944, too late for the Nuremberg trials, and was introduced to international law only in 1948, when the United Nations adopted the Convention on the Prevention and Punishment of the Crime of Genocide (UNCG).2 This convention was the result of Polish jurist Raphael Lemkin’s tireless lobbying of government representatives from around the world to make genocide an international crime.
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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 | 0,021 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,038 | 0,084 |
| Communication savante | 0,019 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».