The Tribunals and the Renaissance of International Criminal Law: Three Themes
Notice bibliographique
Résumé
We are delighted to participate in this symposium on the legacy of the International Criminal Tribunals for the Former Yugoslavia and for Rwanda (Tribunals; respectively, ICTY and ICTR). We have been asked to offer reflections on the Tribunals’ impact on substantive international criminal law (ICL)—in particular, the definitions of crimes and the modes of liability. Given the enormity of the topic, we can offer only a cursory and impressionist sketch of the terrain, and draw attention to a few intriguing features along the way. We will not attempt to survey the Tribunals’ jurisprudence or the related academic literature. Instead, our aim is simply to highlight three themes underlying the Tribunals’ elaboration of substantive legal standards. For the nonspecialist, this sketch may provide a helpful overview of the evolution of ICL. For the specialist, this sketch may bring into slightly sharper relief some underlying patterns in the Tribunals’ work. We will also offer some broader thoughts about the Tribunals in the overall arc of ICL, and how their structure and priorities have left a lasting, distinctive imprimatur on ICL.
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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 | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,070 |
| Communication savante | 0,027 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».