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Enregistrement W3036200217 · doi:10.1093/oso/9780198858621.003.0028

Academia as Partner in the Habré Trial

2020· book-chapter· en· W3036200217 sur OpenAlexaboutno aff
Érick Sullivan, Fannie Lafontaine

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueLegal Systems and Institutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipContext (archaeology)Political scienceWork (physics)Criminal justicePublic relationsLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter highlights how the clinical work of Érick Sullivan and Fannie Lafontaine from Canada's Laval University with law students supported both the Hissène Habré trial as well as student engagement with international criminal justice. During the 5 years that lasted Laval University's involvement in the Habré case, academics and students alongside practitioners undertook numerous activities. This collaboration demonstrated how legal clinics can be used as a hub bridging academia and community in the context of strategic litigation. Through them, researchers' outputs are feeding strategic litigators, and practitioners' applied knowledge is feeding the researchers' agenda, thus allowing both to co-create innovative arguments that will be used in strategic litigation to achieve the expected long-lasting impact on law and society. This novel partnership structure hosted at Laval University links academic researchers, legal clinics, and NGO partners across Canada to work on an interdisciplinary research program that has both international and Canadian dimensions comprised of three main axes that pertain to different and complementary routes that victims of international crimes can take in Canada, in other states, and before international institutions, to seek criminal, civil, and administrative or other remedies.

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)0,007
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0200,011
Communication savante0,0210,006
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,004

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,203 · 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
GenreAutre

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'admission1
Résumé présentoui

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