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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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 | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,084 |
| Communication savante | 0,018 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,016 |
| 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 ».