Working Paper 42: From sanctions to confiscation while upholding the rule of law
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Written in the light of Russia's war of aggression in Ukraine, the Working Paper explores whether it is justifiable to confiscate assets frozen under financial sanctions in order to redirect them to the victims of state aggression. 
 The paper first explores the concept of sanctions and financial sanctions (asset freezes) and what they mean in practice.
 Using the example of Canada, which has introduced a legislative mechanism for this purpose, the paper analyses whether states should be able to confiscate sanctioned assets purely on the basis that they have been sanctioned.
 It then looks at more established measures that states could adopt and apply to target sanctioned assets, including:
 
 Traditional conviction based confiscation measures, including 'extended confiscation' mechanisms
 Non-conviction based confiscation (forfeiture) measures
 Unexplained wealth laws
 
 The paper recommends ways to maximise the effectiveness of these alternative avenues for recovering assets, which are much less controversial and can arguably be applied without infringing on legal rights. 
 Opting for mechanisms that abide by established legal rights will not only significantly increase the chance of recovering assets without subsequent legal challenges. It will also ensure that the very reason for targeting the assets in the first place – namely to seek justice and compensation for acts of aggression – is not undermined through the erosion of the rule of law.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle