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Enregistrement W3023081599 · doi:10.61315/lselr.79

How Can the Methodology of Feminist Judgment Writing Improve Gender-Sensitivity in International Criminal Law?

2020· article· en· W3023081599 sur OpenAlexaboutno aff
Kathryn Gooding

Notice bibliographique

RevueLSE law review · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Law and Human Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissenting opinionIndeterminacy (philosophy)LawCriminal lawCriminal courtJudicial opinionSociologyPolitical scienceCriminologyInternational lawEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Feminist Judgments Project has been utilised in a number of jurisdictions, including the UK, US, Canada and Australia, to critique real-life judicial judgments and to re-write these problematic judgments using feminist judging methodologies. This paper seeks to demonstrate the utility of the application of feminist judging methodologies to judgments and decisions from international criminal law mechanisms, with a specific focus on sexual and gender-based crimes, as a means to improve gender-sensitivity in international criminal judicial decision-making. Through an analysis of feminist judgments and feminist dissenting opinions from the UK, US and International Criminal Court, the main hallmarks of feminist judging are identified. The author uses the hallmarks of feminist judging to create her own Feminist Judgment based on a decision from the Prosecutor v Ongwencase before the International Criminal Court, to display the indeterminacy of judicial decision-making in international criminal law and to demonstrate how greater gender-sensitivity can be achieved at the International Criminal Court through feminist judicial reasoning.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2020
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