Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, human rights language has spread like wildfire across international policy arenas. The activists who sparked this fire are engaged in two different campaigns. The first is comparatively modest, involving the persuasion of tens of thousands of global elites such as journalists, UN officials, donors, and national political leaders. The second is broader and more complex: to have a real impact on the behavior of tens of millions of state agents worldwide. While most international relations scholars agree that the first campaign has made real gains, opinions are split on the success—past, present, and future—of the second. In part, these divisions fall along methodological lines. With some exceptions, qualitative scholars working in the empirical international relations tradition express more optimism than their quantitative counterparts, whose contributions to the subfield are relatively new. This article reviews several new books on human rights and shows how their insights engage with these ongoing methodological debates. The authors argue that both qualitative and quantitative approaches offer important strengths and that neither has a monopoly on truth. Still, the human rights discourse may be thriving, at least in part, for reasons unrelated to impact. The authors conclude with suggestions for a more systematic and multimethod research, along with a plea for scholarly attention to the potential downsides of international human rights promotion.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,011 |
| Communication savante | 0,016 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,204 | 0,067 |
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 ».