Notice bibliographique
Résumé
The Darfur conflict is undoubtedly the most horrific contemporary humanitarian and security disaster. Unfortunately, the field of security studies has approached this conflict within policy-making, academic and military-circles as a gender-neutral social science. However, within this conflict women have played a larger role in defining how insecurity is understood, as security actors, as academics, as military personnel and as key members of international civil society. Therefore, this paper asks the central question – does the increased role of women affect how security is understood? Do women actors change how we deal with threats to security? Are there different threats that are relevant to women in security? This paper examines these questions by looking at ethnic conflict in Sudan through a gender-perspective. This research examines if a gendered approach to security studies changes how ethnic conflict is understood and addressed. Therefore, the paper makes several conclusions about the field of security studies. First, it argues that the field has been dominated by a top-down perspective, where structural level issues, such as geopolitical relationships, have dominated study of the Darfur conflict. Second, the paper recognizes that traditional definitions of power within the conflict have focused on material and military effect. Whereas, gendered forms of power, including sexual and structural violence, have played a large role in further subjecating the black population. Finally, it examines the role of women as security actors, in their policy, military and activist roles, showing how gendered solutions to security may be the most effective way of ending Darfur’s conflict.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».