Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p class="p1">New technologies are changing how and when we learn about events and choose to respond to them. Mobile phones and the internet have altered how we engage with the world. With technology usage expanding rapidly in the developing world, new avenues of participation, engagement, and accountability are emerging. Globally, more people now have the opportunity to actively make use of these tools to participate in processes that impact their societies. This opportunity for participation is also an opportunity for engaging in new ways with peacebuilding processes. As the field of technology for peacebuilding grows, most attention has been paid to the potential of new technologies for bridging the gap between warning and response. Whilst the focus on the use of technology for early warning and response is important, there is more to this growing field. The empowerment of people to participate in localized conflict management efforts is one of the most significant innovations and opportunities created by new technologies. Technology can contribute to peacebuilding processes by offering tools that foster collaboration, transform attitudes, and give a stronger voice to communities. This article aims to give practitioners two related frameworks to understand how new technologies can enhance peacebuilding. The first section looks at the functions that technology can have in a peacebuilding program as a tool for data processing, communication, engagement, and gaming. We then examine the program areas that new technologies can best contribute to, covering early warning/early response systems, programs that allow citizens to voice their opinions and experiences, collaboration efforts, and programs aimed at transforming attitudes.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle