The Price of Prevention: Anti-Terrorism Pre-Crime Measures and International Human Rights Law,
Notice bibliographique
Résumé
How far can law go to prevent violent acts of terrorism from happening? This Article examines the response by a number of Western democratic States to that question. These States have enacted special legal mechanisms that can be called ‘anti-terrorist pre-crime measures.’ Anti-terrorist pre-crime measures, or ATPCMs for short, are conditions or restrictions imposed on a person by law enforcement authorities as the outcome of a legal process set up to identify and neutralize potential sources of terrorist activity before it occurs. The issue is whether the ATCPMs regimes in existence today comply with the corresponding States’ international obligations under human rights law because, by virtue of their preventative mission, these regimes operate outside, or on the fringes of, the ordinary criminal justice systems in the democratic societies that deploy them. Despite the operation of ATPCMs regimes in robust democracies like the United Kingdom, Canada, Australia and, potentially, the United States, they surprisingly have not been the subject of recent international scrutiny or systematic comparative study. This Article fills both gaps. On the one hand, it documents how the national legal frameworks in the aforementioned countries design and deploy anti-terrorist pre-crime measures, as well as how those measures function in practice. On the other, the Article canvasses the relevant international legal framework to identify not just which human rights are implicated by the operation of ATPCMs regimes, but also how those rights are impacted by it. The Article then applies this normative framework to the domestic counter-terrorism initiatives studied to ascertain how, and the extent to which, the respective ATPCMs regimes can be said to comply with human rights law. Significant insights can be derived from this exercise for other countries like the United States that authorize or contemplate implementing ATPCMs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».