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Enregistrement W4377233109 · doi:10.1093/oxfordhb/9780199341795.013.20

Rendering Justice

2023· book-chapter· en· W4377233109 sur OpenAlexaffabout
Michael S. Bryant, James Burnham Sedgwick

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical and Contemporary Political Dynamics
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWar crimeTribunalPolitical scienceLawNazismWorld War IIGenocideInternational law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract German and Japanese crimes committed during World War II became objects of criminal prosecution by Allied courts after the war. The best known of these trials was an international tribunal held at Nuremberg in 1945–1946. By the late spring 1945, Anglo–American predilection for summary execution of the “major” war criminals had yielded to a commitment to prosecute them. The trial at Nuremberg was among the first of numerous proceedings against Nazi war criminals throughout Europe. The Allied powers responded to atrocities in the war’s Asian-Pacific sphere with an array of post-conflict prosecutions. The long shadow of European courts obscures their Asian counterparts. Yet, Australia, Britain, Canada, Communist and Nationalist China, France, India, The Netherlands, New Zealand, the Philippines, the Soviet Union, and the United States convened or contributed to hundreds of courts and brought thousands of war criminals to justice between 1945 and 1951. This enormous legal endeavor navigated complex logistical, geopolitical, and cultural obstacles. Despite allegations against both European and Pacific trials of victors’ justice and ex post facto prosecution, the Allies created new bodies of international law that live on today in ad hoc tribunals and the International Criminal Court.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil0,910

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3620,180

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,118 · 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.

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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