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Record W2525080595 · doi:10.7202/1069381ar

LE DROIT DE RECOURS INDIVIDUEL DEVANT LA COUR EUROPÉENNE DES DROITS DE L’HOMME

2020· article· fr· W2525080595 on OpenAlexvenueno aff
Ireneu Cabral Barreto

Bibliographic record

VenueRevue québécoise de droit international · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEuropean Criminal Justice and Data Protection
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’originalité de la Cour européenne des droits de l’homme (CEDH) réside dans le droit de dernier recours accordé aux individus à un niveau supra-national, basé sur les droits de la personne. Après une présentation des moyens de saisir la CEDH, l’auteur se livre à une étude de l’évolution du droit de l’individu de saisir la Cour directement, de 1983 jusqu’au droit de saisine complet qui existe aujourd’hui. Bien que son système procédural peu rigoureux présente des avantages, la Cour fait présentement face à des difficultés relevant de ses propres succès. Le nombre élevé de requêtes l’empêche de répondre dans des délais raisonnables et entrave son efficacité. Cherchant une solution, l’auteur pèse l’opportunité de s’appuyer sur la participation des autorités étatiques pour filtrer les demandes à la Cour. Cependant, le recours individuel assure justement que l’État ne puisse pas dissuader ou décourager l’individu de porter et défendre sa cause devant la CEDH. L’auteur étudie ensuite le rôle futur que la Cour devra jouer. Si elle devient une Cour constitutionnelle européenne, elle pourrait accroître son efficacité en se limitant à des questions de principe donc rejetant tout recours individuel. Sans oublier que la Cour elle-même a pris des mesures face à ses problèmes procéduraux, une reforme plus rigoureuse oblige à décider quel modèle poursuivre et si le droit de recours individuel devrait être maintenu. L’auteur propose des réformes, dont l’amélioration du système présent par l’introduction d’un mécanisme souple, indépendant et impartial au niveau interne pour juger de l’admissibilité des griefs avant que la requête ne soit introduite en Cour. L’exemple italien de la Loi Pinto et le recours espagnol « d’amparo » servent d’inspiration pour un tel recours, bien que la CEDH nécessite une solution originale.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.849
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.037
GPT teacher head0.283
Teacher spread0.247 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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
Published2020
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