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Enregistrement W3123262986

The Practice and Legality of Rendition

2005· article· en· W3123262986 sur OpenAlexaboutno aff
Katherine R Hawkins

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTorture, Ethics, and Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTortureLawsuitLawPrinciple of legalityComplaintStatutePolitical scienceTerrorismArgument (complex analysis)MedicineHuman rights
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“Rendition” is the United States’ policy of sending terrorism suspects to be interrogated in Middle Eastern countries that practice torture.\nThis Article introduces the subject by describing a complaint filed in a lawsuit by Canadian citizen Maher Arar. The United States sent Arar from John F. Kennedy airport to Syria, where he was tortured and was held in a grave-sized cell for nearly a year. Arar alleges that his transfer violated the Convention Against Torture and Other Cruel, Inhuman or Degrading Treatment or Punishment (“CAT”).\nArar’s lawsuit may be dismissed before the court reaches the substance of his claims. But much of the evidence needed to evaluate his charges is already a matter of public record. This Article attempts to compile that evidence, which has been reported in hundreds of different sources, into single coherent account for the first time.\nThis factual information, important in its own right, is also crucial in addressing the Bush administration’s most common defense of rendition: the argument that before every rendition it obtains diplomatic assurances that a suspect will not be tortured, and these are enough to reduce the odds of torture to under 50 percent and comply with Article 3 of the CAT.\nArticle 3 requires the administration to consider all evidence relevant to the danger of torture before transferring a prisoner. A thorough review of this evidence demonstrates that the odds of torture after a rendition are far greater than fifty percent, and diplomatic assurances do virtually nothing to reduce those odds.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,028
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,376
Écart entre enseignants0,346 · 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
Publié2005
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