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Enregistrement W4294705368 · doi:10.1017/9781009110693.005

Deconstructing the Complexities of Violence

2022· book-chapter· en· W4294705368 sur OpenAlexaff
Ayodele Akenroye, Kamari Maxine Clarke

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Peace and Security Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCulpabilityCrimes against humanityLawHumanityWar crimeCriminologyCriminal responsibilityPolitical scienceSpanish Civil WarResistance (ecology)Criminal lawPsychologySociologyInternational law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Akenroye and Clarke discuss the difficulties of fitting the moral ambiguities of violent conflict into the neat victim/perpetrator binaries of international criminal law. At center stage in this chapter is a discussion of the trial of Dominic Ongwen in the International Criminal Court in The Hague. The trial centered on the culpability of a man whose horrific acts of violence in the Ugandan civil war of the early 2000s led the ICC to issue 70 counts of war crimes and crimes against humanity against him. The ambiguities of the case and the reference point of the trial’s arguments center on Ongwen’s recruitment as a child soldier under the notorious Lord’s Resistance Army headman, Joseph Kony. At what point does a child’s transition into adulthood change the conditions of their responsibility for crime? At what point is a child soldier expected to repudiate his or her superiors and escape the scene of atrocity? And if repudiation and escape are called for in this and other cases of this kind, how might this example extend to other forms of aberrant socialization, the “brainwashing,” for example, that can lead an entire nation to accept and act on ideas of the inhumanity and need to eliminate a national minority?

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,070
Communication savante0,0130,012
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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