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Enregistrement W2077681939 · doi:10.1163/15718123-01305002

Specific Reparation for Specific Victimization: A Case for Suitable Reparation Strategies for War Crimes Victims in the DRC

2013· article· en· W2077681939 sur OpenAlexaff
Amissi Manirabona, Jo-Anne Wemmers

Notice bibliographique

RevueInternational Criminal Law Review · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Law and Human Rights
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompensation (psychology)Armed conflictPolitical scienceLawCriminologyWar crimeInternational communityCriminal courtSpanish Civil WarInternational lawPsychologySocial psychologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The vast number of victims as well as their tremendous needs have to be taken into consideration by the International Criminal Court (ICC) that is dealing with some of the war criminals from the DRC. However, while many international instruments provide war victims with rights to reparation, the ICC is limited in terms of who it considers a victim and what it can offer in terms of reparation. The Trust Fund for victims, however, does not suffer these same limitations. Nevertheless, the Trust Fund is grossly underfunded. Thus, it should be supplemented by a national compensation fund for war victims financed by the international community, the DRC as well as States involved in Congolese armed conflict. As we will see later on, although this research is focused to victims of the DRC armed conflict, many of its lessons might have broader implications and apply to other situations involving war-induced victimization.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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