Judicial attitudes to gender justice in India : the contribution of judicial training
Notice bibliographique
Résumé
Law related strategies have played an important part in the campaigns of women’s organisations to achieve greater equality and social justice within their societies. These campaigns have focussed on the role of the nation state to improve the rights of women across a wide range of areas such as reproduction, property ownership, prevention of violence and employment protection. These campaigns have increasingly been informed by the international women’s rights discourse. Many women’s organisations use the processes associated with the Convention on the Elimination of All Forms of Discrimination Against Women to put pressure on their governments (Connors, 1996; Charlesworth and Chinkin, 2000: ch 7). One method, which has proven significant, has been the submission by non-governmental organisations (ngos) of alternative reports on CEDAW. For instance, the Indian ngos published the report which they submitted in January 2000 to shadow the Indian government’s submission to the UN committee (National Alliance of Women, 2000). Some of the campaigns have led to law reforms (see for instance Vishaka vs. State of Rajasthan 1997 SCC 384). However the implementation of reforms through the administration of justice systems have often proven highly problematic. The judiciary is seen at best as indifferent or, at worst, hostile to developing a legal culture based on gender justice (Sakshi, 1996). Reformers in a number of common law jurisdictions have seen training judges in gender issues as one way of tackling this problem. However such training presents considerable challenges for both educators and recipients and raises a range of questions. Some of these relate to judicial independence and others concern the effectiveness of such activities in bringing about recognisable improvements in gender justice. I will draw on the debates relating to judicial training in the US, Canada, Australia, and England as well as the specific experiences of gender initiatives in common law countries in order to set our project in India into a wider context.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».