Bibliographic record
Abstract
L’interprétation du Statut de Rome repose avant tout sur la Convention de Vienne sur le droit des traités, comme l’a relevé la Cour pénale internationale (CPI) dès ses premières décisions. En ce sens, la principale difficulté est ici la prise en considération de textes de nature inédite (Règlement de procédure et de preuve et Éléments des crimes) et de concilier les textes authentiques du traité, rédigé dans six langues. La spécificité de l’interprétation des règles pénales doit également être prise en considération, ce qui exige notamment une interprétation restrictive de la définition des crimes. Toutefois, la place de l’analogie dans le Statut de Rome, habituellement étrangère à la réglementation pénale, ne saurait être niée. Enfin, le Statut doit être interprété en conformité avec les droits de l’homme internationalement reconnus, qui sont une source importante en matière de garanties judiciaires comme de définition des crimes. L’interprétation conforme aux droits de l’homme permet de garantir à la CPI les moyens d’agir car droits de l’homme et Statut de Rome apparaissent comme les deux faces de l’ordre public international. La dynamique propre à l’interprétation des droits de l’homme permettra de renforcer la définition des crimes, la reconnaissance des droits des victimes et les règles du procès équitable.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
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".