Challenging the Westphalian Order: Incorporating Armed Groups in Law-Making Under International Humanitarian Law
Notice bibliographique
Résumé
In recent times, much of the focus has been placed on the incorporation of certain non-state actors, such as NGOs and transnational corporations, into different lawmaking processes, although the resulting rules are considered soft law. However, little attention has been paid to the possibility of affording armed groups a degree of participation in law-making processes, in large part due to the argument that this might inappropriately legitimize such groups. Although it is not realistic for non-state armed groups (NSAGs) to fully participate in multilateral treaty-making processes, it will be argued that it is possible to include some of their views in the development of future humanitarian rules. In this paper, I will deal with four mechanisms through which armed groups could be included in law-making processes. Special consideration will be given to the Geneva Call Deed of Commitment in the case of Sudan as this provides an example of the way in which the commitment of an armed group to adhere to rules of international humanitarian law can influence the position of states in connection with ratifying treaties on IHL (in this case, the Ottawa Convention).
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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 | 0,022 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,043 |
| Communication savante | 0,018 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».