Notice bibliographique
Résumé
Gender-based crimes against humanity are prevalent in situations of insecurity, such as armed conflict. Several gender-based crimes against humanity have been recognized in the statutes of international criminal tribunals, such as the Rome Statute of the International Criminal Court (ICC) and in the case law of these tribunals. This recognition has largely focused on crimes against humanity of sexual violence, especially rape and sexual slavery. Less developed is the recognition of the crime against humanity of gender-based persecution and other crimes that are gendered but may not contain sexual aspects. This chapter begins by examining what is meant by the term “gender” when referring to gender-based crimes against humanity. Next, the chapter explores the ways in which gender-based crimes have been reflected in current international criminal law. This section first describes legal developments related to sexual violence crimes: rape, sexual slavery, enforced prostitution, forced pregnancy, enforced sterilization, and other forms of sexual violence. Then, current international law on other gender-based crimes against humanity is considered, such as the Rome Statute's definition of gender-based persecution and the Special Court for Sierra Leone's definition of forced marriage. This paper then discusses other prohibited acts with gendered aspects, such as enslavement and torture. It concludes with recommendations for gender-based prohibited acts that should be reflected in any future crimes against humanity codification. It also raises questions that will need to be considered by drafters of a treaty codifying crimes against humanity.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».