Truth Commissions in Non-Transitional Contexts: Implications for Their Impact
Notice bibliographique
Résumé
This chapter examines the reasons why TCs have emerged in these other kinds of contexts and the ways in which TC expectations might need to be altered in these different environments. First, it examines the circumstances under which TCs are created. Second, it reviews prevailing expectations about the impact of TCs, noting that there is usually an assumption that they are created in transitional contexts where social, political, and economic institutions are undergoing significant upheaval. Third, it explores how TCs often differ when they are employed in contexts where little to no transformation is taking place. Specifically, it examines TCs that have been created in post-conflict scenarios, such as Sri Lanka, where the government decisively defeated an armed threat, so there is no real political transition. It also considers Bahrain and Morocco, where firmly entrenched authoritarian regimes created TCs to address histories of human rights violations. In addition, cases such as Canada’s TRC and the Maine-Wabanaki TRC represent examples of the model being utilized in well-established democracies in order to address historical wrongs. The chapter concludes by reflecting upon the conceptual and empirical consequences with respect to setting expectations as to the legacies of TCs in such contexts. The creation of these bodies are at least in part a consequence of a global TC norm. While these examples might be dismissed as costless, cynical attempts to exploit a global truth-seeking norm, the public nature of these bodies ensures that they draw the world’s attention to a government’s response to a TC’s work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,046 |
| Communication savante | 0,017 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».