Justice réparatrice et théorie de la responsabilité : problématique de la réconciliation dans un contexte de transition : les cas du Chili, de lâArgentine et de lâAfrique du Sud
Bibliographic record
Abstract
Les gouvernants d'État qui émergent de conflits politiques - guerre civile, dictature - sont confrontés à des demandes que inconciliables que les auteurs estiment pourtant indispensables. Ils font face à l'exigence de justice pénale formulées par les victimes et la revendication d'impunité émanant des auteurs de crimes, très souvent, constitués par les anciens responsables de l'État. Le châtiment, en effet, ne permet ni la pacification ni la démocratisation.Il devient, dès lors, explicite que la sortie de crise peut prendre des voies autres que celle de la sanction pénale. La justice réparatrice apparaît ainsi comme un type de justice susceptible de faire droit aux demandes des offenseurs et des offensés en favorisant la paix et la démocratisation. On lui adresse pourtant des critiques ayant trait à la déresponsabilisation des individus ou à l'incrimination de tout le monde dans l'exécution des crimes perpétrés. L'objectif ultime est de favoriser la délibération, entre les offenseurs et les offensés, sur les crimes. Il faut cependant prémunir un tel dialogue contre les risques d'instrumentalisation. Dans les Commissions Vérité le discours tourne autour essentiellement des thématiques des droits de l'homme, des excuses, du pardon et de l'amnistie. Toutefois, l'usage de ces notions ne fait pas disparaître comme enchantement la haine de certaines victimes.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.035 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.006 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".