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Enregistrement W2333956286 · doi:10.1093/ijtj/iju019

Why Testify? Witnesses' Motivations for Giving Evidence in a War Crimes Tribunal in Sierra Leone

2014· article· en· W2333956286 sur OpenAlexfundno aff
Shanee Stepakoff, G. S. Reynolds, Samuel Charters, Nicola Henry

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Transitional Justice · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTorture, Ethics, and Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésTribunalSierra leoneWar crimeSpecial courtLawEconomic JusticeSociologyPolitical scienceCriminologyInternational lawEthnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although witnesses are indispensable to the operation and success of war crimes courts, little is known about their motivations for agreeing to testify. This article advances existing knowledge by drawing on findings from interviews conducted with 200 witnesses after they gave evidence in the Special Court for Sierra Leone. Participants were asked to describe their reasons for testifying. Content analysis was used to examine the variety and frequency of responses. Overall, 18 conceptually distinct motivations were mentioned, with most witnesses reporting multiple motivations. The response given most frequently was ‘to denounce wrongs committed against me during the war,’ followed by ‘to contribute to public knowledge about the war.’ Desires for retributive justice (e.g., accountability, punishment), and to fulfill a moral duty to other victims, were each mentioned by approximately one in four witnesses. Other key motivations included establishing the truth and narrating their stories. Motivations differed by gender, age, victimization status, side (prosecution versus defense) and trial. The results support the idea that witnesses value the opportunity to publicly denounce atrocities committed against themselves and others. The findings point to both congruities and incongruities between the aims of witnesses and the goals of war crimes courts. Further, the findings suggest that there may be two broad, overarching aspects of the decision to testify: those that are primarily geared toward helping oneself and those that are primarily geared toward helping others. Pragmatically, the findings can enhance efforts to support witnesses in preparing for and completing their testimonies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations27
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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