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Enregistrement W2299198036 · doi:10.1017/s0069005800009851

Where Precision Is the Aim: Locating the Targeted Killing Policies of the United States and Israel within International Humanitarian Law

2010· article· en· W2299198036 sur OpenAlexvenueno aff
Michael Elliot

Notice bibliographique

RevueCanadian Yearbook of international Law/Annuaire canadien de droit international · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Law and Human Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational humanitarian lawPolitical scienceArmed conflictTerrorismLawGovernment (linguistics)TortureState (computer science)Geneva ConventionsLaw and economicsInternational lawHuman rightsSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary If state practice is any indication, targeted killing is increasingly becoming regarded as a viable and effective response to the threat posed by terrorist organizations. Its growing role in armed conflict makes it particularly important that international humanitarian law (IHL) prove capable of providing an effective framework within which this practice may be governed. As it is currently conceived, however, IHL has shown itself ill-suited to the particular nature of armed conflicts between states and terrorist organizations on a broad level and, more specifically, to the practice of targeted killing. This article examines the decision of the Israeli supreme Court in Public Committee against Torture in Israel v. Government of Israel as an example of an effort to fit targeted killing within IHL, focusing on its characterization of “terrorists” and its imposition of the “least harmful means” requirement. The author suggests that, while the former exposes the difficulty of reconciling this development in armed conflict with existing rules, the latter demonstrates the benefits of relying on fundamental principles of IHL, in this case that of military necessity. The article concludes by contending that it is these principles, rather than existing rules, that should be viewed as the appropriate mechanism by which to accommodate targeted killing within IHL.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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