Problems of Local Participation and Collaboration with the UN in a Post-conflict Environment: Who Are the ‘Locals’?
Notice bibliographique
Résumé
Current UN peace-building missions all share a strong emphasis on the importance of local participation to make peace processes sustainable. New missions are increasingly designed in order to favour local involvement in different projects. Yet, despite this insistence, there are significant problems that hinder collaboration between local and international actors. Through an analysis of interviews in the field with local actors and UN staff in Liberia and Burundi we identify and categorise the problems into two categories: actor and structure related. In an attempt to explain why these difficulties arise and persist, we use a sociological perspective that emphasises the importance of practical knowledge over representational knowledge in a post-conflict structure. We argue that both external and local actors' background knowledge and individual motivations, in combination with the many factors composing the constraining post-conflict structure, hinder an efficient collaboration, which could render the peace-building projects more sustainable. Structural suggestions on how to increase participation include more long-term projects, as well as longer mandates to avoid time pressure and to build capacity. Lastly, there is a need for detailed guidelines to understand who the ‘locals’ are, when to get involved and under what circumstances in order to avoid ‘spoilers’.
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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 | 0,025 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,022 |
| Communication savante | 0,010 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».