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Enregistrement W4309171201 · doi:10.1093/oso/9780190077280.003.0011

Civilians

2022· book-chapter· en· W4309171201 sur OpenAlexaboutno aff
Cathal J. Nolan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueWar, Ethics, and Justification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTortureLawState (computer science)Spanish Civil WarPolitical scienceResistance (ecology)Law of warInternational lawHistoryHuman rights

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter reviews the distinction between legitimate and illegitimate killings in the jus in bello, the laws of wartime behavior. It explores how the laws of war were drafted by the powerful to favor themselves, noting that the strong disdain restraint by law because they can, while the weak disregard law in war because they must. It critiques the Lieber code said to have advanced the laws of war as a wartime justification for hard war against any resistance to state authority. That leads to extremism at both ends with civilians trapped in the middle. The chapter talks about targeting persons for torture or killing who would be classified as civilians, an established pattern in First Nations conflicts in the Americas. Precolonial wars were fought down to the village level between Iroquois and Algonquin in upper New York, Lower Canada, the Great Lakes, and St. Lawrence River valley. It all got worse in the 20th century, as major belligerents in the two world wars and afterward all turned to blockade, starvation, and terror tactics to break civilian morale.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3800,002

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,132 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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