Bibliographic record
Abstract
La responsabilité de protéger est un concept issu des travaux de la Commission internationale de l’intervention et de la souveraineté des États (CIISE). Établie en 2000 à l’initiative du CANADA, elle a recherché à dépasser les controverses inhérentes aux débats relatifs au « droit d’intervention humanitaire ». Aux fins d’atteindre cet objectif, la Commission a forgé un nouveau concept, la « responsabilité de protéger », qui permît de concilier, plutôt qu’opposer, les notions de souveraineté et d’intervention. Depuis lors, la responsabilité de protéger a fait l’objet de vives controverses en droit international. Intégrée dans une résolution de l’Assemblée générale de l’ONU en septembre 2005, appliquée par le Conseil de sécurité lors de la crise en LIBYE de mars 2011, le concept se trouve, aujourd’hui, au centre des débats se rapportant au cadre juridique de la protection des populations civiles. La présente thèse entend examiner les différentes implications juridiques de la responsabilité de protéger, en optant pour une démarche résolument positiviste. La réflexion proposée tente d’en embrasser les différents aspects, tant conceptuels qu’opérationnels, aux fins d’aboutir à une étude globale, synthétique et actualisée du concept. Partant, une interrogation commandera l’ensemble de notre réflexion: l’émergence de la responsabilité de protéger a-t-elle, en droit international, permis une amélioration de la protection des populations civiles ?
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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 | 0.012 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.015 |
| Open science | 0.003 | 0.016 |
| Research integrity | 0.009 | 0.013 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.020 |
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".