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Enregistrement W2250887620 · doi:10.36019/9780813553122

Rendition to Torture

2020· book· en· W2250887620 sur OpenAlexaboutno aff
Alan Clarke

Notice bibliographique

RevueRutgers University Press eBooks · 2020
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTorture, Ethics, and Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTorturePsychologyPolitical scienceLawHuman rights

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Universally condemned and everywhere illegal, torture goes on in democracies as well as in dictatorships. Nonetheless, many Americans were surprised following the attacks of 9/11 at how easily the United States embraced torture as well as the supposedly lesser evil of cruel, inhuman, and degrading treatment. Nothing seemed extreme when it came to questioning real and imagined terrorists. Extraordinary rendition—sending people captured in the “war on terror” to nations long counted among the world’s worst human rights violators—hid from the public eye cruel and bloody interrogations. “Torture lite” or “torture without marks” became the norm for those in American custody. In Rendition to Torture , Alan W. Clarke explains how the United States adopted torture as a matter of official policy; how and why it turned to extraordinary rendition as a way to outsource more extreme, mutilating forms of torture; and outlines the steps the United States took to hide its abuses. Many adverse consequences attended American use of torture. False information gleaned from torture was used to justify the Iraq war, adding potency to the charge that the war was illegal under international law. Moreover, European nations and Canada aided, abetted, and became thoroughly enmeshed in U.S.-led torture and renditions, thereby spreading both the problem and the blame for this practice. Clarke offers an extended critique of these activities, placing them in historical and legal context as well as in transnational and comparative perspective.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0060,030
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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