La Cour africaine des droits de l’homme et des peuples et le droit international humanitaire
Bibliographic record
Abstract
La Cour africaine des droits de l’homme et des peuples (Cour ADHP), bien qu’elle n’ait pas été conçue comme une juridiction spécialisée en droit international humanitaire (DIH), dispose d’une compétence formelle lui permettant d’interpréter et, dans certaines circonstances, d’appliquer ce corpus juridique. Pourtant, cette compétence reste faiblement exercée dans la pratique, et le DIH demeure largement absent de sa jurisprudence. L’auteur propose une analyse approfondie de cette situation, en identifiant les fondements juridiques de la compétence de la Cour ADHP pour mobiliser, voire appliquer le DIH, les conditions concrètes d’exercice de cette compétence, ainsi que les raisons structurelles, politiques et institutionnelles qui en freinent l’activation. Il explore également les perspectives de renforcement de l’intégration du DIH dans le contentieux régional africain des droits humains, en insistant sur la complémentarité normative entre les deux régimes. Enfin, il examine le potentiel que recèle la future Cour africaine de justice et des droits de l’homme et des peuples pour renforcer l’application du DIH à l’échelle régionale, en particulier par l’entremise de sa section de droit général et de sa section 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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".