Success in Failed States: Canadian Military Strategy in Somalia and the Implications for Afghanistan
Notice bibliographique
Résumé
This article on the Canadian mission in Somalia takes a contrarian approach to the conventional wisdom, which – focusing on the torture and murder of a Somali civilian – holds that the Canadian effort was a disaster. It points out that in the Somalia operation one can see the genesis of the (Defence, Development, Diplomacy) approach which now so clearly defines the Canadian mission in Afghanistan. The Canadian Forces first worked to establish security, then encouraged Somalis to embrace the peace-making process. The Canadians 'led from behind,' working with and encouraging local leaders to define community needs and projects. Finally, they engaged other Canadian government agencies to provide the development and reconstruction resources. However, I caution readers about the perils of drawing 'lessons' from the Somalia case, if only because one lesson that could be drawn easily would be to avoid such operations altogether and leave failed states to fester. The article argues that the application of the 3D approach in Afghanistan was simply a case of doing 'what works.' The real lesson of Somalia is that rescuing failed states requires patience – years, even decades, of commitment – and huge amounts of money, talented people, and political will.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,047 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».