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Enregistrement W2982106757 · doi:10.47240/revistadaesg.v28i56.216

TRATAMENTO DE CRIMES AMBIENTAIS PELO TRIBUNAL PENAL INTERNACIONAL

2017· article· pt· W2982106757 sur OpenAlexaff
Alexandre da Costa Pereira, Thiago Oliveira Moreira

Notice bibliographique

RevueRevista da Escola Superior de Guerra · 2017
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Conservation and Criminology Analyses
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTribunalHumanitiesCrimes against humanityPolitical scienceAmnestyPhilosophyWar crimeLawInternational lawHuman rights

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O presente trabalho trata da possibilidade de ampliação do escopo do Tribunal Penal Internacional no sentido de permitir que crimes ambientais sejam equiparados a crimes contra a humanidade, conforme analogia com o crime de genocídio, tipificado no Tratado de Roma. Na argumentação são abordadas questões referentes ao tema dos crimes contra a humanidade, a tipificação de crimes segundo o escopo do Tratado de Roma e o tema da contextualização da analogia entre crimes de guerra e crimes ambientais. Também é abordada no trabalho a temática da intenção de crime contra a humanidade em crimes ambientais, bem como sobre a nova figura penal do “Ecocídio” proposta por alguns autores que estudam o tema em tela. Comenta-se, como considerações finais, que, para o tratamento pleno dos crimes contra o meio ambiente no Estatuto de Roma, se faz necessário, diante da exigência de estrita tipificação das figuras delituosas que vigora, no campo penal, a inclusão do delito na jurisdição do Tribunal, juntamente com o tipo penal dos crimes de agressão, conforme previsto por Levandovski (2002), visando possibilitar a aplica- ção da pena, com a devida caracterização do tipo no Estatuto por ocasião da eventual reforma do diploma.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,273 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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