La responsabilité du génocidaire : entre responsabilité individuelle et responsabilité collective
Bibliographic record
Abstract
Cet article va interroger la possibilité de concilier à la fois le principe d’individualité de la peine et le caractère collectif du crime de génocide. En effet, face à un crime collectif, nous avons deux risques : ou reprocher à l’individu plus qu’il n’a fait et alors mettre à mal le principe d’individualité de la peine, ou en rester à la stricte description des actes individuels, mais alors la dimension collective du crime est perdue. La réponse nous sera donnée par l’étude de la structure collective originale du crime de génocide. Elle révèle en effet entre les génocidaires un lien tel que chaque acte particulier reflète les autres actes de génocide et n’acquiert sa véritable dimension qu’en référence à ceux-ci. Nous établirons ainsi que la dimension collective du crime et le principe d’individualité de la peine ne sont pas incommensurables. Il ne s’agit pas dans ce texte de donner un programme de la manière dont il faut traiter un génocidaire lambda lors d’un procès, mais de révéler les structures d’un modèle, pouvant ensuite servir de cadre de référence.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".