La responsabilité civile de l’Organisation des Nations Unies. Effectivité et efficacité des mécanismes de réparation offerts pour les personnes privées : le cas des exactions sexuelles commises par les casques bleus
Bibliographic record
Abstract
Les opérations de maintien de la paix de l’Organisation des Nations Unies (OMPs) font régulièrement la une des médias mais ce n’est pas toujours pour leurs succès. Le nombre croissant d’OMPs déployées par le Conseil de Sécurité de l’Organisation des Nations Unies a également vu augmenter le nombre d’infractions sexuelles dans les pays hôtes. Ainsi l’année 2016 a été particulièrement marquée par des allégations d’exploitation et de violences sexuelles à l’encontre de femmes et de jeunes enfants, de sexe féminin comme masculin, commises par des membres des OMPs, et tout particulièrement des Casques bleus. Selon un rapport du nouveau Secrétaire général de l’Assemblée des Nations Unies, António Guterres, paru le 28 février 2017, rien que pour l’année 2016, 65 allégations d’exploitation et violences sexuelles ont été proférées à l’encontre du personnel civil, contre 80 allégations pour le personnel en uniforme. Au total, 311 victimes étaient concernées. Si beaucoup d’encre a déjà coulé sur le sujet de la responsabilité pénale individuelle des Casques bleus et le cadre juridique de leur action, peu a encore été dit sur la part de responsabilité que l’ONU détient dans la commission de ces graves infractions sexuelles. L’ONU accepte-t-elle sa part de responsabilité ? Indemnise-t-elle les victimes ? Cet article vise donc à analyser les mécanismes qu’offre l’Organisation des Nations Unies pour recenser les plaintes et indemniser les victimes d’exploitation et de violences sexuelles par les membres des opérations de maintien de la paix. Deux problèmes importants apparaissent alors : si bien des mécanismes sont élaborés, leur absence d’effectivité et d’efficacité et le refus flagrant de l’ONU d’accepter sa responsabilité civile en matière d’exploitation et de violences sexuelles subsistent à travers les années.
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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 | 0.008 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.003 |
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".