LA PERSPECTIVE DE GENRE DANS LA JURISPRUDENCE INTERAMÉRICAINE EN APPLICATION DE LA CONVENTION BELÉM DO PARÁ
Bibliographic record
Abstract
L’étude de l’application de la Convention Belém do Pará permet d’affirmer que la perspective de genre s’est implantée de façon graduelle dans la jurisprudence du système interaméricain des droits de l’homme. En 2001, pour la première fois, la Commission appliqua la Convention Belém do Pará et intégra une perspective de genre dans le cas Maria de Penha Maie Fernandes c Brésil. Quelques années plus tard, ce fut au tour de la Cour interaméricaine d’utiliser une telle perspective dans l’affaire Prison Miguel Castro-Castro c Pérou de 2006. Elle reconnut que les femmes avaient été affectées par les actes de violence de façon différente que les hommes et que certains actes de violence étaient dirigés spécifiquement à l’égard des femmes. En 2009, la Cour appliqua enfin une perspective de genre explicite à travers l’affaire Champ de coton. Ce cas représente un précédent juridique pour le système interaméricain pour plusieurs raisons. Notamment, la Cour interpréta sa compétence pour juger une violation de l’article 7 de la Convention Belém do Pará pour la première fois. De surcroît, elle analysa le contexte de violence de genre structurelle qui régnait à Ciudad Juárez, ce qui permit de déclarer le Mexique internationalement responsable pour son manque de prévention par rapport aux violations commises par des particuliers.
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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 | 0.007 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".