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Enregistrement W3119932220 · doi:10.7202/1075171ar

La Cour pénale internationale face au défi des contestations africaines sur sa légitimité

2021· article· fr· W3119932220 sur OpenAlexvenueno aff
Jordan Goulet

Notice bibliographique

RevueRevue québécoise de droit international · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Law and Human Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis 2017, de plus en plus de voix s’élèvent contre la légitimité de la Cour pénale internationale à poursuivre et à sanctionner les auteurs de crimes internationaux (génocide, crimes de guerre, contre l’humanité ou d’agression). Plusieurs États ont initié des procédures de retrait pour quitter la Cour afin de manifester leur mécontentement dans la gestion des affaires judiciaires. La Gambie, l’Afrique du Sud et le Burundi sont les instigateurs de la dynamique de retrait. Ces pays affirment que la Cour ne serait pas impartiale du fait que les affaires judiciaires concernent principalement des ressortissants africains. En outre, il existerait une impunité criminelle des pays occidentaux (États-Unis, Israël, Royaume-Uni…) qui échapperaient à la justice internationale. Par une analyse détaillée des textes constitutifs de la Cour, d’un ensemble de littérature juridique et médiatique et par une reprise des principes fondamentaux de cette juridiction, l’étude a pour vocation d’établir l’ensemble des bases de la Cour qui constituent les éléments fédérateurs de sa légitimité. Ainsi, l’étude porte sur l’existence actuelle de la Cour, mais aussi sur son futur envisageable afin de se prémunir contre les prochaines contestations de sa légitimité par des pays membres, et donc par la même occasion de renforcer sa principale mission, la lutte contre l’impunité criminelle par l’adhésion universelle des États.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,012
Communication savante0,0120,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2021
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