Promises to Keep: Diplomatic Assurances Against Torture in US Terrorism Transfers
Notice bibliographique
Résumé
“Diplomatic assurances” are promises not to torture. They are sought when transferring a detainee from the custody of one government to another. Not surprisingly, they are sought from governments that typically torture.\nThis report surveys the law and practice of assurances in the US and, comparatively, in Canada and Europe. It is the culmination of a long-term engagement by Columbia’s Human Rights Clinic and its faculty to research and support advocacy on diplomatic assurances. That process has involved advocacy with Swedish NGOs, support for research by Human Rights Watch, FOIA requests with the ACLU and collaborative efforts with UN mechanisms.\nOver the past decade, human rights groups, in particular, have produced impressive documentation. But no single source presents the evolving evidence and jurisprudence of diplomatic assurances. This report seeks to fill that gap. We do not take a position on whether assurances can work. Rather, we seek to identify elements that are necessary in order to make assurances plausible. We focus on what is known about preventing torture and how that can be incorporated into the process.
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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 | 0,015 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».