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Enregistrement W6894049831 · doi:10.5281/zenodo.7046788

5 PONTOS CRÍTICOS PARA DISCUTIR LAWS

2022· article· pt· W6894049831 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typearticle
Languept
DomaineArts and Humanities
ThématiqueWar, Ethics, and Justification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman rightsOrder (exchange)Doctrine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ao nos depararmos com imagens provenientes das guerras na era da pós-modernidade, temos a impressão de viver em um vero e proprio anacronismo histórico: armamentos do futuro contrastam com um conjunto de valores do passado, como os nacionalismos, os expansionismos e o revanchismo. Nessa espécie de erro cronológico, os LAWS (sigla em inglês para Sistemas de Armas Letais Autônomas) emergem como a nova forma de fazer guerra, dando impulso à era da portabilidade e mobilidade bélica em níveis jamais vistos antes. Esta tecnologia, que barateia e transforma a forma de guerrear, coloca em curso a tendência global de uma nova “corrida” ou, talvez, um novo "sobrevoo armamentista” entre Estados. Não obstante os dilemas morais e éticos e às transgressões aos Direitos Humanos e Individuais representados pelos uso dos LAWS pelos Estados, presenciamos uma conjuntura internacional na qual a elaboração de uma proposta de Convenção da ONU de proibição e regulação tipo hard law parece estar longe de atingir um consenso. Neste Policy Brief, pontuamos algumas questões que permeiam o debate entre os especialistas que analisam criticamente os LAWS e propomos uma comparação com a regulação de outra arma, sua predecessora analógica: as Minas Antipessoais Terrestres, que foram reguladas através do Tratado de Ottawa (1997). Neste sentido, nosso intuito é investigar pontos comparativos durante o processo de construção consensual que possibilitou a aprovação de tal legislação, verificar os princípios e os precedentes levantados pelos diversos atores sociais com a finalidade de embasar paralelos que indiquem uma orientação visando a construção de uma proposta.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0120,080
Communication savante0,0150,019
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0180,033
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,163 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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