MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3034484900 · doi:10.1093/law/9780198825203.003.0036

The Unity of International Criminal Law

2020· book-chapter· en· W3034484900 sur OpenAlexaff
Frédéric Megret

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Law and Human Rights
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminalizationCriminal lawPolitical scienceLawInternational lawLaw and economicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter suggests the need to rethink, on both doctrinal and political grounds, the distinction between core and transnational criminal law with a view to recovering a sense of the discipline of international criminal law’s lost unity. It identifies a tendency towards fragmentation and rarefication that has led both core crimes and the operation of international criminal tribunals to monopolize attention and increasingly be identified with ‘international criminal law’ (ICL). This chapter argues that, in addition to having a weak doctrinal basis, that distinction is theoretically and criminologically dubious. It suggests that the time may have come to recover at least a unified research agenda when it comes to ICL—one that rediscovers the extent to which supranational and transnational criminal law are at the very least joined at the hip. This involves better conceptualizing how the defining phenomenon of ICL is not only the criminalization of certain international law prohibitions, but also the ascendancy of certain ideas about crime control globally, as well as the degree to which both core crimes and transnational crimes rely on a common criminal corpus and conceptual baggage. The chapter ends with a call for renewed engagement with a sort of meta-theory of ICL, one that would make more sense of the relations between its diverse constituent parts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,021
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOxford University Press eBooksMême sujetInternational Law and Human RightsTravaux en français237 207