L’appropriation de la transmission des traumatismes par le droit: le préjudice transgénérationnel dans la jurisprudence de la Cour pénale internationale
Bibliographic record
Abstract
Résumé La Cour pénale internationale s’est penchée récemment sur la question nouvelle de la réparation des préjudices transgénérationnels. Dans son analyse, la cour s’appuie sur un type de préjudice qui dépasse la victime immédiate et qui en vise une qui n’a vécu l’événement traumatique original, que par l’entremise d’un transfert générationnel. En ce qui concerne la réparation, il faut établir si ce préjudice est spécifique et autonome justifiant une reconnaissance et, par conséquent, une mesure de réparation. La question de réparer un préjudice transgénérationnel est d’actualité et encore peu étudiée en droit pénal international. Le présent article vise à apporter une contribution dans ce domaine en examinant la façon dont le préjudice transgénérationnel est juridiquement élaboré dans certains exemples s’inscrivant dans un contexte de violations massives et graves des droits humains. Enfin, l’article analyse la jurisprudence de la Cour pénale internationale, mettant en lumière les difficultés et les dilemmes générés par la reconnaissance des préjudices transgénérationnels dans la sphère juridique pénale.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".