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Enregistrement W4206676237 · doi:10.1093/jhuman/huab051

Digital Transnational Repression and Host States’ Obligation to Protect Against Human Rights Abuses

2021· article· en· W4206676237 sur OpenAlexaffabout
Siena Anstis, Sophie Barnett

Notice bibliographique

RevueJournal of Human Rights Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Law and Human Rights
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman rightsInternational Covenant on Civil and Political RightsPolitical sciencePoliticsState (computer science)ObligationLawInternational human rights lawDissentPolitical repressionSociologyRight to property

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In October 2018, public research by the Citizen Lab, a research laboratory at the Munk School of Global Affairs and Public Policy at the University of Toronto, documented how a Saudi dissident living in Montreal, Canada, was likely targeted with spyware operated by the Saudi authorities. The target, Omar Abdulaziz, was a close friend of murdered journalist Jamal Khashoggi. Both individuals were the object of the increasingly ‘long-arm’ of repressive regimes. These were not isolated incidents, but part of a broader pattern of state repression. This article considers the digital dynamics of the phenomenon of transnational repression in more detail. Specifically, it looks at how states that host targeted dissidents and activists (‘host states’) are responding (or not) to the use of digital technologies to silence transnational political and social debate and dissent. It argues that host states which are parties to international human rights instruments such as the International Covenant on Civil and Political Rights must act in conformity with their positive obligations under international human rights law and suggests a baseline of ‘good practices’ that should be considered by host states in addressing digital transnational repression.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,003
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,324 · 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.

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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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