Notice bibliographique
Résumé
BackgroundThe Framework of Analysis for Atrocity Crimes is a tool developed by the United Nations Office on Genocide Prevention and the Responsibility to Protect to guide the assessment of the risk of atrocity crimes 1 worldwide.This document builds upon the previous Framework of Analysis for the risk of genocide that was developed in 2009 by the then United Nations Office of the Special Adviser on the Prevention of Genocide, in order to fulfil its early warning mandate.That tool was based on the foundation laid by former United Nations Secretary-General Kofi Annan when he launched his plan of action to prevent genocide in April 2004.In the Secretary-General's words on that occasion:If we are serious about preventing or stopping genocide in the future, we must not be held back by legalistic arguments about whether a particular atrocity meets the definition of genocide or not.By the time we are certain, it may often be too late to act.We must recognize the signs of approaching or possible genocide, so that we can act in time to avert it.We badly need clear guidelines on how to identify such extreme cases and how to react to them.Such guidelines would ensure that we have no excuse to ignore a real danger of genocide when it does arise.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».