How Does a Truth Commission Find out What the Truth Is? The Case of East Timor's Cavr
Notice bibliographique
Résumé
has a formidable name to live up to, especially in this age when many people dare not use the word outside of quotation marks. The name itself proclaims a faith in the possibility of finding out the about past events. It was the Chilean government that first began the practice of using the term when it established a body in 1990 to investigate the human committed by the Pinochet regime. The term set a trend for the 1990s as the governments of El Salvador, Haiti and South Africa, among others, also put the term truth into the names of their commissions for human rights investigations. If the government officials who invoked the term reflected on how philosophically loaded and intractable it is, they might have stuck with the customary, bland appellation commission of inquiry. As it was, the members of these various commissions were saddled with the burden of trying to figure out the meaning of the term and how one might go about investigating it. The South African Truth and Reconciliation Commission (TRC), after much debate, concluded that it was working on four types of simultaneously: forensic, narrative, social and restorative a listing that appeared to some analysts as a haphazard jumble of disparate, even antinomous, concepts.1 In this article, I will examine what kind of East Timor's commission, the CAVR (Comissao de Acolhimento, Verdade e Reconciliacao), decided to investigate and what kind of evidence it adduced in its final report to support its claims.2 .The CAVR, tasked by the government of East Timor with establishing the regarding past human rights violations and presenting factual and objective information, had to decide how it would go about fulfilling that mandate.3 As the most recent
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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 | 0,032 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,038 | 0,061 |
| Communication savante | 0,036 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».