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Enregistrement W4412252633

Returning to Complicity for Core International Crimes

2014· article· en· W4412252633 sur OpenAlexaff
Marina Aksenova

Notice bibliographique

RevueResearch at the University of Copenhagen (University of Copenhagen) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Law and Human Rights
Établissements canadiensCentre for International Governance Innovation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComplicityCore (optical fiber)Computer securityCriminologyPolitical scienceComputer scienceLawSociologyTelecommunications
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionComplicity is an essential mode of liability for core international crimes.It is particularly well-suited to attach liability to those who do not physically perpetrate the crime.In the context of international criminal justice such persons include senior members of military and political leadership.The statutes of the ad hoc tribunals, hybrid courts and the International Criminal Court (ICC) expressly provide for different forms of complicity.Domestic legal systems recognize it in one form or another.Complicity in the statutes of the ad hoc tribunals and hybrid courts includes planning, instigating, ordering, 1 aiding and abetting.2 The ICC Statute encompasses a slightly different list of complicity variations: ordering, soliciting, inducing, aiding and abetting, and contributing to the commission of a crime by a group of persons acting with a common purpose.3 1 'Ordering' as a form of complicity should be distinguished from 'superior responsibility'.The former, unlike the latter, does not require superior-subordinate relationship between the order giver and the perpetrator so long as it is demonstrated that there existed the authority to order.Responsibility of the order giver derives from the wrongful act of the principal rather than the formal link between the two participants in the crime.2

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,034
Communication savante0,0060,017
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0080,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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