Les disparitions forcées dans le monde contemporain : les contributions récentes du Groupe de travail des Nations Unies sur les disparitions forcées ou involontaires
Bibliographic record
Abstract
Bien que les disparitions forcées soient souvent associées aux anciens régimes répressifs latino-américains, elles se produisent encore aujourd’hui, et ce, dans le monde entier et dans divers contextes. En plus de servir de stratégie d’oppression politique, elles sont utilisées dans le contexte de conflits armés, dans le cadre de mesures antiterroristes, lors de transferts transnationaux, ou encore dans un contexte migratoire. Dans cet article, il est proposé de passer en revue les conceptions traditionnelles concernant cette violation odieuse des droits de la personne et de traiter de ce que certaines personnes appellent les nouvelles formes de disparitions forcées. L’auteur se questionne notamment sur les caractéristiques communes des disparitions forcées du passé et du présent, ainsi que sur la façon dont cela devrait nourrir les débats contemporains sur le sujet. Il aborde aussi les apports du Groupe de travail des Nations Unies sur les disparitions forcées ainsi que les obligations étatiques en la matière. Il en ressort que l’interdiction de ce crime est une norme de jus cogens et que les États ont une obligation erga omnes de le prévenir et de le sanctionner, sans limite spatiale ou temporelle. Il conclut avec un appel à la communauté internationale à lutter contre l’impunité et à soutenir les victimes de disparitions forcées et leurs proches.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| 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".