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Enregistrement W2953204468 · doi:10.1163/17087384-12340029

Strengthening States’ and the International Community’s Responsibility to Protect Civilians: Revisiting the Prosecution of War Crimes Committed in Africa by the International Criminal Court (ICC)

2018· article· en· W2953204468 sur OpenAlexvenueno aff
Seun Bamidele

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Legal Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Peace and Security Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWar crimeLawGenocidePolitical scienceCriminalizationInternational lawSpanish Civil WarCriminologyCrimes against humanityInternational communityTerrorismSociologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The silhouette of International Criminal Justice ( ICJ ) is fast changing across the globe. The change and transformation are connected to the criminalization of war, which has complicated the attraction of and engagement in the war for war-mongers. At least, the last few years had seen remarkable prosecution of war criminals in Africa. This is related to a relatively new thinking that informed the establishment of International Criminal Court ( ICC ) and global re-enforcement of war crime-related charges. Since the genocide in Rwanda, the establishment of the ICC has led to the prosecution of warlords. Also, the ICC has issued thirteen public warrants of arrest on war charges to actors and perpetrators in more than four African states. The case of President of Sudan, whose warrant of arrest had been issued regarding the crisis in Darfur, demonstrated that African leaders and war-mongers would be held responsible for their actions and atrocities they have committed. The lesson from the ICC is clear, war-mongers would be made to pay for their criminality. This article intends to examine the actions of the ICC on intra-state civil war crimes in Africa and assess whether ICC can act as deterrence on for intrastate war mongers in Africa.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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