Prosecutorial strategies and opening statements : justifying international prosecutions from the International Military Tribunal at Nuremberg through to the International Criminal Court
Bibliographic record
Abstract
Forschung über das internationale Strafrecht fokussiert für gewöhnlich auf strategische Entscheidungen der Ankläger, die die Aufnahme von Ermittlungen, die Kompetenz der Staatsanwaltschaft und den Geltungsbereich der juristischen Verfolgung von Kriegsverbrechen betreffen.Darüber hinaus gibt es wenig Erkenntnisse darüber, wie Strafverfolgungen innerhalb der internationalen Strafgerichtsbarkeit begründet werden.Auf der Grundlage der Anklageeröffnungen von vier Chefanklägern des Internationalen Militärgerichtshofes in Nürnberg sowie der Eröffnungsreden dreier Fälle vor dem Internationalen Strafgerichtshof untersucht dieser Beitrag die Bandbreite der Begründungen, die Strafverfolger in internationalen Strafgerichtsprozessen heranziehen.So ist zu erkennen, dass die Ankläger in Nürnberg auf eine Vielzahl von Begründungen aufbauten, während sich die Anwälte des Internationalen Strafgerichtshofes auf ein engeres System an Begründungen beriefen.Darüber hinaus zeigen Interviews, dass die Ankläger beider Gerichte jeweils geopolitischen Parametern unterworfen waren und dass die Nürnberger Ankläger sich auf stärker ausformulierte Rechtsbegründungen stützen konnten als die Ankläger des Strafgerichtshofes.K. Sikkink, The Justice Cascade: How Human Rights Prosecutions Are Changing World Politics, New York 20. 2
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 | 0.009 | 0.086 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".