Global Indicators for Transitional Justice and Challenges in Measurement for Policy Actors
Notice bibliographique
Résumé
Indicators have become an important tool for policy actors at the bilateral and multilateral level over the past twenty years; however, they have mainly been developed in relation to development and public health goals. This note identifies the practical and methodological challenges in developing global (i.e. cross-national) indicators for transitional justice, through reflection on a practical engagement with UN Women, for which the author developed two indicators on women’s participation in truth commissions and in reparations programs. Specific challenges to developing the indicators included: the lack of administrative data on transitional justice; difficulty in establishing agreed definitions on “what” is being measured, which is linked to the lack of common agreement on the objectives of transitional justice initiatives; lack of standardization of data collection practices across countries; lack of engagement between transitional justice institutions’ staff and statisticians; and the general challenges in measuring progress against human rights objectives. I introduce a “basket” approach as an imperfect solution to this data reality. The note concludes by identifying specific changes that would ease the process of developing meaningful cross-national indicators on transitional justice.
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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 | 0,071 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,012 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| 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 ».