Conceptualizing the Legitimacy of Non-Transitional Truth Commissions: Norway and Canada Compared
Notice bibliographique
Résumé
Recent years have seen a new trend in the transitional justice field, as Western democracies establish truth commissions (TCs) to address harms against Indigenous and national-minority populations. The first, most prominent, and now archetypal of these “non-transitional” TCs emerged in Canada. The most recent have been in the Nordic countries, with Norway leading the way. We suggest that to be effective, these TCs face a distinctive challenge: securing legitimacy not only among victim groups but also among the still-dominant national majorities under investigation for the wrongs in question. How can this be done? To find out, we first construct a model for conceptualising TC legitimacy. Per this model, TCs need legitimacy at three stages: their foundational, operational, and conclusory stages. New, “non-transitional” TCs must also secure legitimacy with two groups: victims and the majority. We test this model against the Canadian and Norwegian cases, using existing research, media analysis, and primary data to study four ways these TCs sought legitimacy: through their genesis, the design and interpretation of their mandates, the choice and behaviour of their commissioners, and the publicity of their fact-finding processes. Our comparative analysis shows that Norway’s TC fell short and reveals where.
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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 | 0,013 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,036 |
| Communication savante | 0,019 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».