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Enregistrement W3173055133 · doi:10.1093/law/9780198848639.003.0063

Restitution and Other Remedies for Refugees and Internally Displaced Persons

2021· book-chapter· en· W3173055133 sur OpenAlexaff
Megan Bradley

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Law and Human Rights
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedressRestitutionInternally displaced personRefugeePolitical scienceDisplaced personRefugee lawLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter explores restitution and other remedies for refugees and internally displaced persons (IDPs). Most refugees and IDPs never receive any formal redress for the wrongs they have suffered. Yet over the past 30 years, significant progress has been made in advancing international norms on remedies for refugees and IDPs, and experiences in countries from Bosnia and Kosovo to Rwanda and Iraq have strengthened understanding of the challenges involved in translating these principles into practice. Efforts have focused predominantly on the restitution of housing, land, and property (HLP), with the assumption that this is the most pertinent remedy for forced migrants, particularly because it may help enable return as the ‘preferred’ solution to displacement. The chapter assesses these developments and the state of research on this pivotal challenge. It reviews the approaches taken in major peace treaties, court decisions, and standards. The chapter then reflects on five intertwined challenges: (i) developing appropriate data collection techniques and evidentiary standards; (ii) balancing the rights of ‘secondary occupants’ and people in protracted displacement; (iii) mitigating risks associated with HLP restitution; (iv) developing a better understanding of how gender, race, class, and other intersecting power relations influence redress; and (v) moving beyond a narrow focus on property restitution to consider the wider range of losses associated with displacement.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,015
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,233 · 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
GenreAutre

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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