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Record W4319782516 · doi:10.17118/11143/19037

La pandémie de COVID-19 et le droit européen des droits de la personne : réflexions sur l’application de la Convention européenne des droits de l’homme à l’ère du confinement et des masques obligatoires

2019· article· fr· W4319782516 on OpenAlexvenueno aff
Anne-Françoise Debruche

Bibliographic record

VenueRevue de droit Université de Sherbrooke · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicHuman Rights and Immigration
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Comment la Convention européenne des droits de l’homme peut-elle
\ns’appliquer aux multiples situations liées à la pandémie de COVID-19? À travers
\nun examen minutieux des arrêts de la Cour européenne des droits de l’homme,
\nqui représentent la source principale permettant de réfléchir au jugement
\npossible de nouvelles problématiques, l’auteure analyse, dans la première partie
\nde son texte, les obligations qui pèsent sur les États membres en matière de santé
\nau regard de la Convention. L’adoption de mesures destinées à limiter la
\nprogression de la pandémie pourra dès lors être évaluée sous l’angle d’une
\nobligation positive à laquelle doivent satisfaire les États afin de protéger le droit
\nà la vie garanti par la Convention, mais également comme une interférence
\npotentielle avec le même droit à la vie lorsque les « effets secondaires » des
\nmesures y portent atteinte directement ou indirectement. Dans la seconde partie
\nde son texte, l’auteure considère deux cas de figure fondés sur les éventuelles
\nrépercussions dommageables de mesures emblématiques (confinement et
\nmasques obligatoires) : elle étudie la façon dont les victimes pourraient invoquer
\ncertains droits et libertés garantis par la Convention pour obtenir réparation
\ndevant la Cour, parmi lesquels se trouve l’interdiction des traitements inhumains
\net dégradants, des privations de libertés arbitraires et de la discrimination.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.535
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.015
GPT teacher head0.261
Teacher spread0.246 · 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 teacher head, not a consensus.

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".

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Published2019
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