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Enregistrement W4251700225 · doi:10.1017/9781316536469.009

‘One of the Challenges that Can Plausibly Be Raised Against Them’? On the Role of Truth in Debates about the Legitimacy of International Criminal Tribunals

2017· book-chapter· en· W4251700225 sur OpenAlexaff
Jakob v. H. Holtermann

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2017
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Law and Human Rights
Établissements canadiensCentre for International Governance Innovation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegitimacyPolitical scienceCriminologyLawLaw and economicsPsychologySociologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International criminal tribunals (ICTs) are epistemic engines in the sense that they find (or claim to find) factual truths about such past events that qualify as genocide, crimes against humanity and war crimes. The value of this kind of knowledge would seem to be beyond dispute. Yet, in general the truth-finding aspect of ICTs plays only a very limited role in the often heated debates about their legitimacy. Furthermore, those who actually do address the issue seem widely divided as to whether critiques of the epistemic function of ICTs in fact constitute, in Andreas Føllesdal’s words, one of ‘the challenges that can plausibly be raised against them’ – and if so, in what ways. In this paper, I address the first of these questions asking whether truth-finding should at all be considered a desideratum for ICTs. To this end, I discuss the widespread claim that it should not because the legal truth found in ICT judgements is in fact sui generis; i.e. something categorically different from ordinary truth because exclusively tied to and determined by the legal process as defined in accord-ance with ideals of due process/fair trial. I argue that this position is ill-founded. Properly under-stood, truth in law is intimately connected to ordinary truth. Truth-finding capacity therefore does belong in legitimacy debates as a challenge that can plausibly be raised against them. This, in turn makes it relevant, in future research, to map, analyse and interrelate the various critiques that have been launched against the actual truth conduciveness of ICTs.

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)0,000
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,169 · 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
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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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