“A Disturbing Portent of Future Harm”? Attacks on Cultural Heritage, Atrocity Crimes, and the Problem of Prevention
Notice bibliographique
Résumé
Preventing atrocities has garnered significant scholarly and practitioner attention. In 2014, the UN Office of Genocide Prevention issued a Framework of Analysis of Atrocity Crimes listing 14 risk factors and 143 indicators to support risk analysis and early action. Cognizant that conflicts regularly include deliberate attacks on cultural heritage, the Framework identifies fourteen indicators that pertain to culture and cultural heritage. Five years after the Framework’s release, Simon Adams decried the international community’s ineffectiveness at translating early warning into practical action with respect to cultural heritage. Instead of focusing on lack of political will or obstructionism—an obstructionism that led to a certain blindness in the international legal framework of the intimate relationship between cultural and human destruction—this article observes that definitional, temporal, and scalar ambiguities in the Framework likewise contribute to translation problems. The essay adopts a human rights framing of cultural heritage to help mitigate some of those problems, especially as it broadens the array of relevant agents to work proactively to avert and prevent tensions from erupting into violence, and sometimes reactively when situations devolve.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,081 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| 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 ».