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Enregistrement W4417181637 · doi:10.5553/tvh/1568654x2025025003004

De kloof overbruggen met herstelrechtelijke reacties op misstanden in organisaties: lessen uit het proces van overgangsgerechtigheid op de Canadese kostscholen

2025· article· W4417181637 sur OpenAlexaboutno aff
Laura Hein

Notice bibliographique

RevueTijdschrift voor Herstelrecht · 2025
Typearticle
Langue
DomainePsychology
ThématiqueForgiveness and Related Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestorative justiceTransitional justiceContext (archaeology)Economic JusticeHarmInterpersonal communication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bridging the gap with restorative justice responses to abuses in organisations: lessons from the Canadian Residential School’s transitional justice process Restorative justice and transitional justice are increasingly recognized as complementary approaches. While they have traditionally operated in different domains, restorative justice at the interpersonal and transitional justice in post-conflict or large-scale human rights violation contexts, their integration offers promising pathways for more holistic justice processes. This article contributes to the broader debate on their synergies by focusing specifically on the context of abuses in organisations. These abuses often reflect systemic and enduring patterns of harm that affect large numbers of victims, requiring justice responses that address not only micro-level interpersonal healing but also macro-level structural transformation. This makes it a particularly interesting context for examining how restorative and transitional justice can intersect. Using the Canadian case of residential schools as an example, the article explores how transitional justice practices and frameworks such as acknowledgement, truth-seeking, (symbolic) reparations, and guarantees of non-repetition, can deepen and extend restorative justice practices in institutional settings.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,309 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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