International Human Rights Fact-finding Praxis in its Living Forms: A TWAIL Perspective
Notice bibliographique
Résumé
International human rights fact-finding (hereinafter "IHRFF") has been defined, rather generously, as: A method of ascertaining facts through the evaluation and compilation of various information sources ... [which] serves to illuminate the circumstances, causes, consequences and aftermath of an event from a systematic collection of facts. Understood in this way, IHRFF is not a new activity. Rather, various organizations, groups, and entities have engaged in it for a very long time. Indeed, issues relating to its ways and means, conceptual and operational problems, and best practices have occupied the attention of many practitioners, and cringed the brows of many of scholars, for a fairly long time. However, recent years have witnessed an increased deployment of IHRFF in response to alleged violations of human rights in a range of climes. This may be a possible justification for the renewed attention that it appears to receiving among academics and practitioners alike. In particular, given the increasing salience of IHRFF and the tremendous power that its practitioners can increasingly exert in both domestic and world affairs, contemporary scholarly commentators appear to be justified in renewing their quest to understand IHRFF and, if necessary, stimulate its thoughtful reform. This article is a modest attempt to contribute to the emergent process of the renewed study of that praxis.
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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 | 0,044 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,060 |
| Communication savante | 0,022 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».