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Record W1490334213 · doi:10.71781/2456

Criminal liability of canadian corporations for international crimes

2010· dissertation· en· W1490334213 on OpenAlexaboutno aff
Hélène Dragatsi

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2010
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicWildlife Conservation and Criminology Analyses
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCriminal liabilityLiabilityCriminologyBusinessLawPolitical scienceCriminal lawPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire porte sur la responsabilité pénale des entreprises canadiennes pour des crimes internationaux commis en partie ou entièrement à l’étranger. Dans la première partie, nous montrons que les premiers développements sur la reconnaissance de la responsabilité criminelle d’entités collectives devant les tribunaux militaires établis après la deuxième guerre mondiale n’ont pas été retenus par les tribunaux ad hoc des Nations Unies et par la Cour pénale internationale. En effet, la compétence personnelle de ces tribunaux permet uniquement de contraindre des personnes physiques pour des crimes internationaux. Dans la deuxième partie, nous offrons des exemples concrets illustrant que des entreprises canadiennes ont joué dans le passé et peuvent jouer un rôle criminel de soutien lors de guerres civiles et de conflits armés au cours desquels se commettent des crimes internationaux. Nous montrons que le droit pénal canadien permet d’attribuer une responsabilité criminelle à une organisation (compagnie ou groupe non incorporé) pour des crimes de droit commun commis au Canada, comme auteur réel ou comme complice. Nous soutenons qu’il est également possible de poursuivre des entreprises canadiennes devant les tribunaux canadiens pour des crimes internationaux commis à l’extérieur du Canada, en vertu de la Loi canadienne sur les crimes contre l’humanité et les crimes de guerre, du principe de la compétence universelle et des règles de droit commun. Bref, le Canada est doté d’instruments juridiques et judiciaires pour poursuivre des entreprises soupçonnées de crimes internationaux commis à l’étranger et peut ainsi mettre un terme à leur état indésirable d’impunité.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.735
Threshold uncertainty score0.961

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0400.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.099
GPT teacher head0.354
Teacher spread0.255 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations4
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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