Les amnisties des crimes internationaux : recherche sur l’état du droit
Bibliographic record
Abstract
L’utilisation de mesures d’amnistie à la fin d’un conflit n’est pas un phénomène nouveau; on retrace cette pratique dans certains accords de paix du milieu du XVIIe siècle. Cependant, l’essor relativement récent de juridictions internationales et régionales, tant pénales que celles visant la protection des droits de la personne, a donné lieu à une remise en question de cette pratique, particulièrement en ce qui concerne les crimes internationaux. Dans le cadre de cette remise en question, de nombreux juristes et organismes internationaux ont affirmé qu’il existait une prohibition absolue des amnisties pour les crimes internationaux. Cet article défend la thèse que bien qu’il soit généralement prohibé d’amnistier les crimes internationaux, cette prohibition n’est pas de nature impérative. Il serait donc possible, en fonction des situations, d’octroyer de telles amnisties. Nous procédons en deux étapes. D’une part, nous cherchons au sein des reconnaissances internationales du pouvoir d’amnistie des États afin d’y observer l’existence d’une telle prohibition qui lui soit inhérente. Ensuite, nous nous penchons sur les différentes limites au pouvoir d’amnistie des États qui émanent des différentes obligations internationales des États. Il ressort de cette étude que, bien qu’il existe plusieurs contraintes qui viennent circonscrire la possibilité pour les États de mettre en place des mesures d’amnistie visant des crimes internationaux, celles-ci demeurent possibles en fonction de la nécessité ou de l’impossibilité d’exécution de l’action pénale.
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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 | 0.006 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".