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Enregistrement W3111100524 · doi:10.1017/s0922156521000169

How time matters in the UN Human Rights Council’s Universal Periodic Review: Humans, objects, and time creation

2021· article· en· W3111100524 sur OpenAlexfundno aff
Kathryn McNeilly

Notice bibliographique

RevueLeiden Journal of International Law · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Security and Public Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University BelfastLeverhulme Trust
Mots-clésTemporalitiesProcess (computing)Human rightsSociologyLawPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Universal Periodic Review (UPR) of the United Nations Human Rights Council is an innovative monitoring mechanism in the international human rights law system. As the UPR matures, scholars have increasingly sought to stand back and understand it as a process. In this article, I take work in this vein further by considering more closely the actors involved in the UPR – humans and objects – and highlighting the time creating effects that emerge from the relationships between them. Across the various stages of the UPR, a range of temporalities – from cyclicality and linearity to retrogression and suspension of time – are produced and sustained by people, reports, data, lists, microphones, screens, computers, action plans, and desks, just to name a few. I argue from this that time is materially made in the review process, often in micro and taken for granted ways. In its operation, the UPR appears as a collection of temporal assemblages. Or, in language drawn from actor-network theory (ANT), an assortment of fluid and interweaving sets of actants networked together who generate ideas of time across its practice. Apprehending time creation in this material, the ANT-inflected way is highly significant for scholars and practitioners interested in the UPR. It holds potential to influence how this process can be understood, approached, and located within international human rights law as itself a larger, time creating actor-network.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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