LA JUDICIARISATION DES ATTEINTES ENVIRONNEMENTALES : LA COUR PÉNALE INTERNATIONALE À LA RESCOUSSE?
Bibliographic record
Abstract
De nos jours, l’ampleur caractérisant la criminalité environnementale rend compte de l’inadaptation des mesures législatives et juridictionnelles adoptées par les États en vue de la répression des actes graves d’atteinte à l’environnement. Cette inadaptation met en évidence l’incapacité de l’appareil judiciaire de l’État à rencontrer efficacement les réalités criminelles définissant la commission de certaines atteintes environnementales. Il en résulte un phénomène quasi endémique d’impunité à l’égard des milliers d’actes de portée criminelle perpétrés contre l’environnement à des fins lucratives. S’inscrivant dans une démarche prospective, cette étude entend, à l’instar de la démonstration des limites du cadre actuel de répression de la criminalité environnementale, réfléchir sur les possibilités visant à étendre la compétence de la Cour pénale internationale à la répression des atteintes graves portées à l’environnement commises dans un contexte de paix. Pour y arriver, il va falloir amender le Statut de Rome instituant la Cour pénale internationale pour y intégrer la répression des actes qualifiés comme tels et l’adapter aux exigences propres à la singularité des atteintes portées à l’environnement. Ainsi, le crime international d’écocide deviendrait le cinquième crime dans la compétence matérielle de la Cour pénale internationale.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| 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".