Why Prosecuting Aggression in Ukraine as a Crime Against Humanity Might Make Sense
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The idea that aggression can and maybe should be prosecuted in some instances as a crime against humanity is a marginal one that has nonetheless been floated for a while. This article revisits the idea in the context of efforts to prosecute the leaders of the Russian aggression in Ukraine. It argues that the case that aggression is a crime against humanity has been framed along excessively reductionist lines focusing on ‘other inhumane acts’ as a predicate offence. Instead, the article suggests that there can be a deep overlap between the notion of an armed attack against a state as defining aggression, and the notion of a ‘widespread or systematic attack against a civilian population’ as the chapeau of crimes against humanity. Working at this intersection, it is suggested, makes sense of the special place of aggression as an offence generative of many others, as well as the particular sovereign deliberateness involved in launching an attack. The article explores some of the concerns that such a prosecution might trigger, including that it misses the opportunity to prosecute aggression as such, is in bad faith, or does not cover significant portions of what is rightly considered wrong about aggression. The article concludes in favor of an imaginative take on the substantive law resources that are there rather than the search for new jurisdictional solutions.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 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 ».