Bibliographic record
Abstract
Ce texte explore la contribution de l’éthique reconstructive à la justice réparatrice et au travail des commissions de vérité et réconciliation dont la finalité première est la réconciliation. L’hypothèse avancée est que l’éthique dite reconstructive pourrait justifier, pour celles-ci, le recours à la justice réparatrice et définir les conditions de la réconciliation nationale. La première partie porte sur l’avantage que présentent les processus de justice réparatrice pour la réconciliation nationale par rapport à d’autres démarches de justice transitionnelle. Ensuite, sont exposées, dans la deuxième partie, les grandes lignes de l’éthique reconstructive. Enfin, la troisième partie montre comment celle-ci se concrétise dans deux exemples de commissions de vérité et réconciliation : celle de l’Afrique du Sud et celle du Canada. Considérant le peu d’écrits abordant les commissions de vérité et réconciliation sous l’angle de l’éthique, ce travail exploratoire permet de relativiser les critiques juridiques et politiques qui laissent inaperçu le potentiel éthique des commissions de vérité et réconciliation.
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 | 0.007 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".