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Record W2015275514 · doi:10.7202/1027578ar

La problématique de la répression des infractions relatives aux mines antipersonnel

2014· article· fr· W2015275514 on OpenAlexaffvenueabout
Pacifique Manirakiza

Bibliographic record

VenueRevue générale de droit · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicHistorical and Scientific Studies
Canadian institutionsUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’usage des mines antipersonnel (MAP) est devenu un phénomène très préoccupant pour la communauté internationale de par ses effets désastreux sur la population et les biens civils. C’est ainsi que des efforts visant le déminage, l’assistance aux victimes et la sensibilisation des combattants et de la population contre les méfaits des MAP ont été entrepris pour tenter d’en limiter la production et l’usage mais aussi d’alléger les souffrances des victimes. Malheureusement, leurs effets sont limités par un « reminage » constant et de plus en plus fréquent en raison de la prolifération des conflits armés dans le monde entier. Il est donc impérieux que ces efforts soient renforcés par des mesures plus contraignantes, en l’occurrence des sanctions pénales à l’égard des personnes qui, non seulement font usage des MAP, mais aussi de celles qui interviennent dans leur fabrication ou leur commercialisation. Ces mesures trouvent une assise juridique dans l’article 9 de la Convention sur l’interdiction de l’emploi, du stockage, de la production et du transfert des mines antipersonnel et de leur destruction qui a été adoptée à Ottawa en 1997. Le présent article porte sur l’analyse du régime juridique instauré par cette disposition ainsi que les modalités de sa mise en œuvre sur le plan interne. L’auteur soutient que la convention d’Ottawa exige des États parties de prendre des mesures tendant à criminaliser les actes qu’elle prohibe et à prévoir des sanctions pénales à l’encontre des personnes qui y contreviennent. Ainsi, dans cet article, les mesures pénales sont envisagées comme étant un renfort juridique indispensable sans lequel les opérations de déminage, les campagnes de sensibilisation ainsi que l’assistance aux victimes seraient inefficaces à long terme.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.022
Threshold uncertainty score0.044

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0070.016
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0030.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.002

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 head0.025
GPT teacher head0.281
Teacher spread0.256 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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

Citations0
Published2014
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