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Enregistrement W3157117197 · doi:10.1163/221097312x13397499736985

Evidence in International Criminal Trials: Lessons and Contributions from the Special Court for Sierra Leone

2009· article· en· W3157117197 sur OpenAlexvenueno aff
Patrick Matthew Hassan-Morlai

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Legal Studies · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Law and Human Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSierra leoneSpecial courtLegitimacyPolitical scienceLawInternational lawCriticismHuman rightsPublic international lawCriminal justiceEconomic JusticeUniversal jurisdictionSociologySocioeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article aims to contribute to the discourse on the development of a system of international criminal justice. The paper discusses the Special Court for Sierra Leone (SCSL), in particular, certain of its rules of evidence and their role in ensuring just, fair and expeditious trials for breaches of international humanitarian and international human rights law during the Sierra Leone conflict which lasted between 1991 and 2002. In the conclusion, the author considers whether the manner in which the SCSL interpreted and applied specific rules of evidence helped it to meet and contribute to the objectives of a system of international criminal justice. These objectives include holding violators of international norms accountable; guaranteeing procedural proprietary; giving legitimacy to the process and bestowing confidence in international criminal justice institutions. Though not without criticism, the author concludes that they did.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,575

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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