Limitations of the Ordinary-Crimes Approach to the International Crime of Rape: the Case of Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Not many states have effective national laws on prosecution of international crimes. Presently, of the 124 states parties to the Rome Statute of the International Criminal Court (Rome Statute), less than half have specific national legislation incorporating international crimes. Some faith has been placed in the ordinary-crimes approach; the assumption being that states without effective laws on international crimes can prosecute on the basis of ordinary crimes. This article assesses the practicality of this approach with regard to the crime of rape in Uganda. Based on this assessment, the author draws a number of conclusions. First, that there are glaring gaps in the Ugandan definition of rape, making it impossible for it to be relied on. Secondly, although national courts have the option to interpret national laws with a view to aligning them with international law, the gaps salient in the definition of ordinary rape are too glaring; they cannot be remedied by way of interpretation without undermining the principle of legality. Thirdly, prosecuting the international crime of rape as an ordinary crime suggests that approaches applicable to the prosecution of ordinary rape will be invoked. Because these approaches were never intended to capture the reality of the international crime of rape, the ordinary-crimes approach remains illusory.
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,022 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».