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Enregistrement W4296113701 · doi:10.1080/14639947.2021.2088959

LIMITING THE RISK TO COMBATANT LIVES: CONFLUENCES BETWEEN INTERNATIONAL HUMANITARIAN LAW AND BUDDHISM

2021· article· en· W4296113701 sur OpenAlexaff
Vishakha Wijenayake

Notice bibliographique

RevueContemporary Buddhism · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueWar, Ethics, and Justification
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurrenderBattleInternational humanitarian lawLawCombatantSociologyHumiliationInternational lawPolitical scienceLaw and economicsHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article places international humanitarian law (IHL) side by side with Buddhist narratives as seen through the Jātakas, to investigate how they view the expectation placed on soldiers to risk their lives in battle. To this end, I delve into the notion of reciprocity of risk in battle from an IHL perspective, which I argue is crucial to infusing warfare with restraint. Similarly, Buddhism acknowledges the importance of reciprocity as an ethical principle that leads to non-violence. I demonstrate how IHL tries to ensure that the risk combatants undertake in combat is limited through its rule of surrender. I compare this argument with the Seyyaṃsa or Seyya Jātaka (no. 282), which illustrates the need to cease violence in cases of surrender. The way militaries treat their own combatants is crucial to the meaningful practice of surrender and thereby the limits and restraints of warfare. Buddhism too encourages rulers to value the lives of their soldiers and not to put their lives at unnecessary risk. I conclude that to maximise the combatant’s choice to limit the risk he takes in battle, IHL should pay more attention to the orders that militaries and armed groups issue to their combatants. Buddhism, for its part, can facilitate the constructive use of military orders because it projects positive images of rulers who are reluctant to order their soldiers to take unnecessary risks in war.

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)0,006
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,081
Communication savante0,0140,008
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,167 · 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
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
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