A lei contra a tortura no Brasil, a construção do conceito de “crime de lesa-humanidade” e os paradoxos da punição criminal
Bibliographic record
Abstract
Este artigo trata da construção e utilização da distinção entre crimes contra a humanidade e crimes ordinários para fazer referência a duas “categorias” ou “tipos” de crimes, segundo os entrevistados da pesquisa: os crimes contra a humanidade seriam aqueles que violam diretamente ou de uma maneira especialmente agressiva os direitos humanos e os crimes ordinários ou comuns seriam todos os que não agridem diretamente os direitos humanos. O conteúdo do texto foi extraído de tese de doutorado, realizada no Canadá, na Universidade de Ottawa, cujo tema de pesquisa é a criação legislativa em matéria criminal, especificamente a criação da lei contra a tortura no Brasil (Lei nº 9.455/97). Do ponto de vista empírico, o artigo se concentra na análise das entrevistas realizadas com políticos e militantes de direitos humanos que participaram direta ou indiretamente da produção da lei.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".