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Enregistrement W7020407764

Lawfare: Lawfare and War Crimes Tribunals (Panel 3) (Part 4)

2010· article· en· W7020407764 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeYLS (Yale Law School) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Law and Human Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommissionPrincipal (computer security)Government (linguistics)PoliticsWar crimeInternational lawSpanish Civil WarHuman rights
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

September 10, 2010 War Crimes Research Symposium Frederick K. Cox International Law Center Case Western Reserve University School of Law Moderator: Prof. Michael Kelly Speakers: Hon. James Ogoola, Principal Judge, Ugandan High Court Robert Petit, former International Prosecutor, Cambodia Tribunal, Counsel, War Crimes Section, Federal Department of Justice, Canada Prof. David Crane, founding Prosecutor, Special Court for Sierra Leone, Syracuse University College of Law Prof. Jens Meierhenrich, London School of Economics & Political Science, author, Lawfare: The Formation and Deformation of Gacaca Jurisdictions in Rwanda Amb. David Scheffer, Northwestern University School of Law, former U.S. Ambassador at Large for War Crimes Issues Summary: Traditionally "Lawfare" was defined as "a strategy of using—or misusing—law as a substitute for traditional military means to achieve an operational objective." But lately, commentators and governments have applied the concept to International Criminal Tribunals, the defense counsel's tactics challenging the detention of al Qaeda suspects in Guantanamo Bay, and as indicated in the quote above to the controversial Goldstone Commission Report. This symposium and Experts Meeting, featuring two-dozen leading academics, practitioners, and former government officials from all sides of the political spectrum, will examine the usefulness and appropriate application of the "Lawfare" concept.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1170,032

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,261 · 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
GenreAutre

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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