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Enregistrement W2524368139 · doi:10.7202/1068305ar

LE RÉGIME DE RÉPARATION DE LA COUR PÉNALE INTERNATIONALE : ANALYSE DU MÉCANISME EN FAVEUR DES VICTIMES

2020· article· fr· W2524368139 sur OpenAlexvenueno aff
Edith-Farah Elassal

Notice bibliographique

RevueRevue québécoise de droit international · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Law and Human Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude propose une réflexion sur le mécanisme de réparation prévu par le Statut de Rome de la Cour pénale internationale. Dix ans après sa création, la Cour a rendu son premier jugement dans l’affaire Lubanga. En mars 2012, la Chambre de première instance a déclaré l’accusé coupable de crimes de guerre. Elle a invité les parties et les participants à soumettre leurs observations sur les principes qu’elle devrait appliquer pour fixer la réparation et sur la procédure à suivre. La phase des réparations est imminente. À la lumière des expériences des instances ad hoc pour l’ex-Yougoslavie et le Rwanda et à celle des Chambres extraordinaires au sein des tribunaux cambodgiens, l’auteure situe la place des victimes dans le procès pénal international (I). Elle analyse des notions complexes du droit substantiel du Statut de Rome, notamment celles des bénéficiaires et des débiteurs de la réparation, des principes applicables, des formes de réparation admises et du caractère individuel et/ou collectif de l’ordonnance de réparation (II). Elle procède ensuite à l’examen des questions liées à la procédure et à l’administration de la preuve (III). L’auteure conclut son étude en abordant les enjeux de la mise en oeuvre de la réparation et le rôle important que le Fonds au profit des victimes pourrait jouer à cette étape décisive (IV).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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