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Record W3004524255 · doi:10.4000/revdh.8131

La dignité humaine et la question de l’abolition de la peine de mort à l’ère de la menace terroriste

2020· article· fr· W3004524255 on OpenAlexaff
Henri Bandolo Kenfack

Bibliographic record

VenueRevue des droits de l’homme · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Après l’ère des guerres mondiales, de la décolonisation, de la guerre froide et de l’implosion du communisme, c’est désormais l’ère du terrorisme. Même si le phénomène du terrorisme n’est pas récent, il faut dire qu’il a pris ces dernières années une grande ampleur et une dimension nouvelle et pose aujourd’hui la question de la légitimité et de la légalité de la peine de mort. Mais au moment où la tendance internationale est à l’abolition définitive de cette peine, certains États, dans le but d’adapter leur cadre juridique à la nouvelle menace, n’ont pas hésité à adopter des Lois anti-terroristes et à ériger la peine de mort en sanction afin de réprimer les auteurs d’actes terroristes. Conscient de l’inefficacité d’un tel moyen de répression des actes terroristes, cet article tente de démontrer qu’une dynamique vers l’abolition universelle de la peine de mort s’est effectivement créée au nom du respect de la dignité humaine au point où il est aujourd’hui impossible de concilier un tel châtiment et la dignité humaine. Malgré un contexte social de plus en plus dominé par les attentats terroristes, l’auteur s’interroge sur la nécessité de passer du paradigme inhumain caractérisé par les conséquences catastrophiques des exécutions au paradigme humain caractérisé par l’humanisation du système de sanctions, la constitutionnalisation du droit à la vie et du respect de la dignité humaine.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.037

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0060.040
Scholarly communication0.0070.006
Open science0.0010.005
Research integrity0.0040.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.049
GPT teacher head0.423
Teacher spread0.374 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2020
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