LE PLURALISME JURIDIQUE, LA JUSTICE TRANSITIONNELLE ET ALTERNATIVE : LE CAS DU CONFLIT ARMÉ INTERNE COLOMBIEN
Bibliographic record
Abstract
Les modes alternatifs de règlement des différends constituent une option de rechange pour venir en aide aux personnes délaissées par un système de justice étatique (ordinaire ou transitionnel), car des études portant sur le système de justice étatique ont démontré qu’il peut être lent, coûteux et inabordable. Pour cette raison, le Rwanda adopte le modèle de justice alternative de type communautaire appelé juridictions Gacaca. La Colombie possède aussi sa propre justice alternative pour trancher les conflits à faible intensité sociale, notamment les juridictions indigènes et les juges de paix et de conciliation. Donc, il est légitime de se poser les questions suivantes : premièrement, la justice alternative serait-elle un instrument efficace pour trancher les conflits portant sur la violation des règles de droit impératif, ou demeure-t-elle plutôt un mécanisme de résolution de conflits à faible intensité portant uniquement sur des règles facultatives ? Deuxièmement, est-ce que la Cour interaméricaine des droits de l’homme et la Cour pénale internationale pourraient valider un système de justice alternative en Colombie, à l’instar de la justice Gacaca au Rwanda ?
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".