Piracy in the Horn of Africa Waters: Definitions, History, and Modern Causes
Notice bibliographique
Résumé
Throughout history, ocean piracy was common in different parts of the world, but it was rare in the Horn of Africa waters. Although international law clearly defines piracy, the term is often carelessly used interchangeably with different crimes (armed robbery, atrocities against the victims of shipwrecks, maritime terrorism, insurgent attacks, on sea intercommunal conflicts, and at times illegal fishing). In the first section, this article critically examines the link between the multiple definitions of the concept of piracy and how these can explain the various incidents that occurred historically on the coast of Somalia. In the second part, we explain different types of maritime attacks and criminalities that took place in the Horn of Africa waters prior to the upsurge of piracy in late the 1990s. We argue that all attacks and criminal incidents at sea cannot be classified as piracy. We explain why incidents of piracy were rare before the Somali state was established. Finally, utilizing Collier and Hoeffler’s greed and grievance theory, we seek to explain the factors that led to the emergence and spread of piracy. We contend that crime of opportunity explains in large part the motives of the pirates and their ringleaders while statelessness, poverty, illegal fishing, and toxic-waste dumping explain the initial emergence of piracy and tolerance for it among the coastal communities.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».