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Enregistrement W4410907861 · doi:10.13169/statecrime.14.2.0001

Tracking Financial Complicity in Israeli War Crimes and Genocide: Instances of Aiding and Abetting in the Canadian Charitable Sector

2025· article· en· W4410907861 sur OpenAlexaffabout
Miles Howe

Notice bibliographique

RevueState Crime Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East and Rwanda Conflicts
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComplicityGenocideTracking (education)War crimePolitical scienceLawCriminologyBusinessSociologyInternational law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Utilizing tax return data gathered through Access to Information requests, this article probes the Canadian charitable sector for evidence of financial complicity in the aiding and abetting of Israeli war criminality and genocide. The evidence suggests that of the overall charitable donations heading from Canada to Israel, a significant percentage is bankrolling Israeli intermediaries directly involved in illegal settlement and military-related activities, in contravention of Canadian and international legal frameworks. Troublingly, an exhaustive probe of the potential Canadian charitable sector complicity was not possible, due to substantial deficiencies in reporting requirements. The overall lack of regulatory enforcement surrounding donations heading to Israel—in the light of credible unresolved accusations of anti-Muslim bias levied against the Canadian charitable regulator, specifically as it pertains to over-enforcement—raises troubling questions surrounding complicity in Israeli war criminality/genocide.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil0,814

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
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