From Cooperation, to Complicity, to Compensation: The War on Terror, Extraordinary Rendition, and the Cost of Torture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Attention has turned recently to the human rights implications of Western states' cooperation with the United States in the so-called War on Terror. This paper presents the ordeal of Canadian Maher Arar as a case-study in how one state responded to contentions of complicity in the extraordinary rendition of one of its nationals. Relying in part on faulty intelligence supplied by Canada, Arar was rendered by the United States to Syria. He was imprisoned and tortured for almost a year before Canada secured his release. Under considerable public pressure, the Canadian government appointed an independent public inquiry to examine the events surrounding his rendition. Following the release of the report and its recommendations, the Canadian government formally apologized to Arar and paid him substantial compensation. The author provides an account of the function performed by independent public inquiries in responding to public calls for government accountability in face of alleged wrongdoing. The paper describes the challenge posed by competing demands for publicity and secrecy in the particular context of controversial actions taken in the name of national security. Finally the author considers the precedential value of the Arar Inquiry for other jurisdictions that face similar allegations regarding complicity in human rights violations, as well as the task of devising a fair and reasonably open process against claims of national security confidentiality.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,042 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».