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Enregistrement W2049879527 · doi:10.1177/0967010606069178

Wartime Sexual Violence: Assessing a Human Security Response to War-Affected Girls in Sierra Leone

2006· article· en· W2049879527 sur OpenAlexaff
Myriam Denov

Notice bibliographique

RevueSecurity Dialogue · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSierra leoneHuman securityEmpowermentSexual violenceHuman rightsPolitical scienceGender studiesSociologyCriminologyEconomic growthLawSocioeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wartime sexual violence continues to be widespread and systematic in contemporary conflicts. Although the problem is gaining increasing international attention, it has remained, for the most part, peripheral within the domain of security studies. However, the human security agenda may have the capacity to raise the profile of wartime sexual violence and offer a useful framework from which to understand and respond to the unique needs of war-affected girls and women. This article explores the capacity of the human security agenda, both conceptually and practically, to address the plight of girl victims of sexual violence in the aftermath of Sierra Leone's conflict. Drawing upon the perspectives and experiences of three girls formerly associated with Sierra Leone's Revolutionary United Front, the article traces the extreme forms of sexual violence and insecurity girls were forced to endure, both during and following the conflict. It also examines a number of human security efforts implemented in the conflict's aftermath and their impact on the level of empowerment, protection and security of girls. The broader implications of these human security efforts are explored in light of the girls' lived realities in post-conflict Sierra Leone.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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