International Judges and Experts’ Impartiality and the Problem of Past Declarations
Notice bibliographique
Résumé
The impartiality of international judges, fact-finders and rapporteurs is a central issue for the international rule of law. Although much attention has been devoted to conflicts of interest and prior office, the status of previous declarations that might impinge on impartiality remains a complex matter whose practical and theoretical ramifications have not been wholly addressed. This article explores the conditions under which prior utterances might impugn the impartiality of international judicial or other international mandate holders involved in the administration of international law. It proposes to frame the problem not merely as it relates to a particular kind of international agent (judge, or expert, or rapporteur), but more broadly as involving an assessment of the notion of impartiality as such. The article begins by proposing a broad outline of the international impartiality regime, drawing on recent cases and practice. It then makes the argument that impartiality should be evaluated by examining a broad range of factors that may demonstrate the presence of bias, and that are not reducible to a simple legal formula. The article seeks to make a contribution to outlining these factors on the basis of existing case law and best practices.
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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 | 0,084 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,037 |
| Communication savante | 0,021 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».