The problem of the past: How historic wrongs became legal problems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Compensation for historic wrongs was once legally unthinkable. Now such claims are increasingly commonplace and count among law’s most difficult cases. This article tells the story of how historic wrongs became legal problems and seeks to provide the foundations for a more robust understanding of redress. To date, literature on historic injustice has tended to focus on threshold questions or on the relatively novel terrain of truth commissions, acknowledgement, and commemoration. The survivor’s quest for individual redress has, by contrast, garnered relatively little sustained attention even though such claims are among the most disruptive and challenging aspect of this ‘new’ problem of historic wrongs. This project aims to respond to that gap. It begins by seeking to better understand the problem, using three illustrative cases to help trace how historic wrongs came to be among law’s most vexing problems of responsibility. The UK decisions on the Mau Mau uprising highlight how claims that seek redress for historic wrongs often exhibit surprising force, capable of eroding the once-powerful procedural rules that used to protect the past from legal responsibility. Canada’s five-billion-dollar settlement of claims relating to the legacy of Indian residential school reminds us both of this force and of the challenges law faces when confronted by its own complicity in historic injustice. Finally, the US reparations for the slavery movement illuminates how, despite defeat in the courtroom, ‘reparative justice’ claims often possess a tenacious quality that makes them capable of moving powerful institutions. Tracing the role law has played in spurring the problem of the past helps to illuminate some of the key features of redress that have to date been all but ignored and provides the basis for developing more effective responses to historic wrongs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle