NGOs, international courts, and state backlash against human rights accountability: Evidence from NGO mobilization against Tanzania at the African Court on Human and Peoples' Rights
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When nongovernmental organizations (NGOs) encounter state resistance to human rights accountability, how do NGOs use international courts for their human rights advocacy strategies? Considering the overlapping phenomena of shrinking civic space within authoritarian, hybrid, and democratically backsliding regimes, and state backlash against international courts, NGOs navigate two potential levels of state backlash against human rights accountability. Building on the interdisciplinary scholarship on legal mobilization, we develop an integrated framework for explaining how states' two-level (domestic and international) backlash tactics can both promote and deter NGOs' strategic litigation at international human rights courts (IHRCs). States' backlash tactics can influence NGOs' opportunities, capacities, and goals for their human rights advocacy, and thus affect whether and how they pursue strategic litigation at IHRCs. We elucidate the value of this framework through case studies of NGOs' litigation against Tanzania at the African Court on Human and Peoples' Rights, an understudied IHRC. Drawing on an original data set, interviews, and documentation, we process-trace how Tanzania's various backlash tactics influenced whether and how NGOs litigated at the Court. Our framework and analysis show how state backlash against human rights accountability affects NGOs' mobilization at IHRCs and, relatedly, IHRCs' opportunities for influence.
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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 | 0,010 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».