Western Gunrunners, (Middle-)Eastern Casualties: Unlawfully Trading Arms with States Engulfed in Yemeni Civil War?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract According to the United Nations Secretary-General, Yemen today constitutes the worst man-made humanitarian crisis in the world. It is fuelled by extensive third-state involvement, with none of the warring parties championing respect for international human rights and humanitarian law (to put it mildly). Conversely, primary rules of international law already prohibit arms transfers from the moment there is a significant risk that they could be used to commit or facilitate grave breaches, with the recipient’s past and present record of respect for international law qualifying as the crucial factor to predict future transgressions. From that perspective, it appears deeply disingenuous for western states to continue transferring military equipment to members of the multilateral coalition in Yemen while maintaining adherence to the international legal framework. This article thus aims to examine whether the legal framework lives up to its noble goals or rather serves to defend state decisions that primarily serve their economic interests. It is structured as follows: Section 1 starts with an overview of the facts, and the focus and aim of this article. Section 2 then sets out the international legal framework as it applies to the trade in conventional arms with states that are involved in a non-international armed conflict. Section 3 analyses key domestic judgments (in the UK, Canada, Belgium and France) to test the available facts against the legal framework as elaborated. Finally, Section 4 concludes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».