Notice bibliographique
Résumé
Abstract Even though they represent almost 50% of all reported cases before the European Court of Human Rights (ECtHR), settlements of human rights violations escape scholars’ attention. While victims are increasingly expected to resolve their disputes amicably, it is unclear whether applicants will be better off accepting settlement offers rather than proceeding to litigation. The article charts the practice of friendly settlements before the Court from the 1980s to today, mapping a shift in approach from seeking bilateral solutions to the proactive role of the Registry as mediator encouraging states and applicants to settle their cases to relieve the Court of the heavy workload. The study of 10,500 cases reveals how strategies adopted by the Registry—from procedural changes to how and when consent is given to settlement, to the framing of settlement offers, and a close relationship with representatives of the respondent state—have favored the most frequent violators of the European Convention on Human Rights and sidelined the interests of the applicant. The analysis uncovers that the imbalance between parties and lack of enforcement are very much present in the ECtHR settlement system and that the active role of the Registry has reinforced, rather than redressed these concerns. The findings expose the dangers of pursuing en masse settlement in the human rights context and raise concerns about achieving long-term justice for victims of human rights violations through other means than adjudication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,070 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».