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Enregistrement W1534499889

Peacemaking and peacekeeping: Introduction

2006· article· en· W1534499889 sur OpenAlexaboutno aff
Jürgen Bräuer, J. Paul Dunne

Notice bibliographique

RevueThe Economics of Peace and Security Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeacekeepingPeacemakingDemocracyWork (physics)Political scienceSociologyLawLaw and economicsPolitical economyEngineeringPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This second issue of The EPS Journal takes up the theme of economic aspects of peacemaking and peacekeeping. Economics Nobel-Laureate Lawrence R. Klein reviews the arguments for, and the likely cost of, a standing United Nations peacekeeping force. Lloyd J. Dumas argues that minimizing economic stress points also helps minimize the potential for conflict, and Dietrich Fischer reviews the cost of war as against the cost of war-prevention. But for all the good reasons of why peace is cheaper than war, war nonetheless recurs. Jurgen Brauer examines why there seems to be so little peace - if it is so cheap to obtain - and studies the conditions under which states appear willing to intervene in trouble spots elsewhere. Bassam Yousif, Guy Lamb, J. Paul Dunne, and Ross Fetterly, present a set of country studies - on Iraq, Namibia, Mozambique, Rwanda, and Canada. The Canadian piece is of particular value as there is virtually no literature in existence that tries, as Fetterly does, to compute the cost of providing peacekeeping services. The other country studies offer valuable comparative lessons of what does, and does not, work in post- conflict reconstruction. The final two articles look at the business side of things. Bob French has written a forceful account of what it takes to clean up land mine pollution, and John T. Marlin examines what consumer campaigns might do, and have done, to rattle the market for gold jewelry - and thereby compel gold-mining companies to adopt behaviors that might reduce conflict.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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