La justiciabilité des infractions des forces armées dans les opérations de paix
Bibliographic record
Abstract
Il existe une certaine opacité dans les possibilités d’exercice des responsabilités des forces de paix. Devant le climat d’apparente indifférence ou d’impunité que les États de la communauté internationale semblent réserver aux infractions commises par les membres des contingents militaires des opérations de paix, il existe des faisceaux d’actions possibles, du moins théoriques, et juridiquement fondées qui puissent engager la responsabilité des coupables d’infractions au droit des conflits, aux droits nationaux et aux droits de l’homme. Cet article se propose alors de saisir les sustentations de la justiciabilité des infractions des membres militaires des opérations de paix. Cette justiciabilité s’articulera, d’une part, au prisme des linéaments de la justice pénale individuelle et par l’organisation des responsabilités des États et des organisations internationales qui restent tout à fait envisageables. D’autre part, elle s’articulera au creuset des rôles et compétences des mécanismes de mise en oeuvre de cette responsabilité. Une responsabilité qui peut être mise en oeuvre, dans une première esquisse, conformément à l’architecture normative relative à ces infractions, et, dans une seconde démarche, sous l’aile institutionnelle qui constitue la citadelle d’exercice et d’effectivité de ces responsabilités. Cependant, la matérialisation et l’effectivité de cette justiciabilité reste suspendue au bon vouloir des États de la communauté internationale. C’est bien là tout le défi.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".