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Enregistrement W3125530977 · doi:10.1163/15718107-08401002

Military Targeting in the Context of Self-Defence Actions

2015· article· en· W3125530977 sur OpenAlexaff
James Green, Christopher Waters

Notice bibliographique

RevueNordic Journal of International Law · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Law and Human Rights
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJus ad bellumProportionality (law)CLARITYLawInternational lawContext (archaeology)Public international lawPolitical scienceLaw of warLaw and economicsJust war theoryInternational humanitarian lawSelf defenseUse of forceSociologySpanish Civil War

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For self-defence actions to be lawful, they must be directed at military targets. The absolute prohibition on non-military targeting under the jus in bello is well known, but the jus ad bellum also limits the target selection of states conducting defensive operations. Restrictions on targeting form a key aspect of the customary international law criteria of necessity and proportionality. In most situations, the jus in bello will be the starting point for the definition of a military targeting rule. Yet it has been argued that there may be circumstances when the jus ad bellum and the jus in bello do not temporally or substantively overlap in situations of self-defence. In order to address any possible gaps in civilian protection, and to bring conceptual clarity to one particular dimension of the relationship between the two regimes, this article explores the independent sources of a military targeting rule. The aim is not to displace the jus in bello as the ‘lead’ regime on how targeting decisions must be made, or to undermine the traditional separation between the two ‘war law’ regimes. Rather, conceptual light is shed on a sometimes assumed but generally neglected dimension of the jus ad bellum ’s necessity and proportionality criteria that may, in limited circumstances, have significance for our understanding of human protection during war.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,654
Score d'incertitude au seuil0,341

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,289 · 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'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

Citations33
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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