Poursuivre le génocide, les crimes contre l’humanité et les crimes de guerre au Canada: Une analyse des éléments des crimes à la lumière de l’affaire <i>Munyaneza</i>
Notice bibliographique
Résumé
Sommaire La décision Munyaneza constitue la première analyse judiciaire de la Loi sur les crimes contre l’humanité et les crimes de guerre et des définitions qu’elle propose des infractions de droit international maintenant criminalisées dans le système juridique canadien. Il s’agit d’un régime juridique nouveau, original et complexe, qui fait s’entrecroiser le droit international et le droit canadien, et qui constitue un pilier important de l’entreprise globale de lutte contre l’impunité pour les crimes internationaux les plus graves. L’auteure propose une analyse critique du jugement Munyaneza en ce qui concerne les éléments constitutifs du crime de génocide, des crimes contre l’humanité et des crimes de guerre. Elle offre me discussion de certains des aspects les plus difficiles des définitions de ces crimes et vise à contribuer à ce que la jurisprudence future soit cohérente avec l’esprit et la lettre de la loi et avec le droit international. Le régime des peines applicables en vertu de la Loi est aussi brièvement analysé.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».