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Enregistrement W3031522917 · doi:10.7202/1070481ar

Les amnisties des crimes internationaux : recherche sur l’état du droit

2020· article· fr· W3031522917 sur OpenAlexaffvenue
Olivier Grondin

Notice bibliographique

RevueRevue québécoise de droit international · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Law and Human Rights
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’utilisation de mesures d’amnistie à la fin d’un conflit n’est pas un phénomène nouveau; on retrace cette pratique dans certains accords de paix du milieu du XVIIe siècle. Cependant, l’essor relativement récent de juridictions internationales et régionales, tant pénales que celles visant la protection des droits de la personne, a donné lieu à une remise en question de cette pratique, particulièrement en ce qui concerne les crimes internationaux. Dans le cadre de cette remise en question, de nombreux juristes et organismes internationaux ont affirmé qu’il existait une prohibition absolue des amnisties pour les crimes internationaux. Cet article défend la thèse que bien qu’il soit généralement prohibé d’amnistier les crimes internationaux, cette prohibition n’est pas de nature impérative. Il serait donc possible, en fonction des situations, d’octroyer de telles amnisties. Nous procédons en deux étapes. D’une part, nous cherchons au sein des reconnaissances internationales du pouvoir d’amnistie des États afin d’y observer l’existence d’une telle prohibition qui lui soit inhérente. Ensuite, nous nous penchons sur les différentes limites au pouvoir d’amnistie des États qui émanent des différentes obligations internationales des États. Il ressort de cette étude que, bien qu’il existe plusieurs contraintes qui viennent circonscrire la possibilité pour les États de mettre en place des mesures d’amnistie visant des crimes internationaux, celles-ci demeurent possibles en fonction de la nécessité ou de l’impossibilité d’exécution de l’action pénale.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,015
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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