Tracing the Roles of Soft Law in Human Rights
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This volume explores explore the roles of soft law in both established and emerging human rights regimes, building on a thorough analysis of relevant case studies. This volume claims that a better understanding of how soft law shapes and affects different branches of international human rights law may not only provide a more dynamic picture of the current state of international human rights, it may also help to unsettle and critically question certain political and doctrinal beliefs. The importance of these questions is not just theoretical but also practical. Hence, the book also aims to serve as a guide to human rights practitioners and inform strategic decision-making by surveying the ways in which soft law has been used in concrete cases and by discussing factors that influence the weight accorded to soft law in various contexts. Following two introductory chapters that present the general conceptual framework, the book is divided in two parts. The first part focuses on cases that examine the role of soft law within ‘developed’ human rights regimes (i.e. regimes where there are established hard law standards), its progressive and regressive effects, and the role that different actors play in the incubation process. The second part focuses on the role of soft law in emerging areas of international law, where there is no substantial treaty codification of norms. Chapters in this part examine the relationship between soft and hard law, the role of different actors in formulating new soft law, and the potential for eventual codification.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,031 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».