LA COMPÉTENCE UNIVERSELLE AU CANADA : LE DROIT CHEMIN TRACÉ PAR LA COUR D’APPEL DU QUÉBEC DANS MUNYANEZA
Bibliographic record
Abstract
La présente chronique analyse l’arrêt rendu par la Cour d’appel du Québec le 7 mai 2014 dans l’affaire impliquant Désiré Munyaneza, un rwandais poursuivi au Canada pour sa participation au génocide perpétré au Rwanda en 1994. Elle permet de scruter l’interprétation donnée à la Loi sur les crimes contre l’humanité et les crimes de guerre, appliquée pour la première fois par un tribunal d’appel au Canada, et d’offrir un regard critique sur l’état du droit actuel applicable aux poursuites entreprises au Canada dans l’exercice de la compétence universelle pour génocide, crimes contre l’humanité et crimes de guerre. L’auteure s’intéresse aux principales conclusions du jugement, en traitant brièvement de l’évaluation de la preuve et de questions relatives à l’équité de la procédure, et en s’attardant aux caractéristiques de l’acte d’accusation dans un procès d’une telle nature, à l’application temporelle du droit en ce qui concerne les crimes de guerre dans les conflits armés non internationaux, ainsi qu’aux définitions des crimes adoptées par la Cour d’appel. Enfin, l’analyse amène également l’auteure à s’intéresser à la politique du Canada en matière de poursuites des individus soupçonnés d’être impliqués dans la commission de crimes internationaux se trouvant sur son territoire.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".