In the Eye of the Beholder? The UN and the Use of Drones to Protect Civilians
Notice bibliographique
Résumé
The debate on the UN’s possible use of drones for peacekeeping took a turn in 2013 when the Security Council granted the Department of Peacekeeping Operations (DPKO) permission to contract surveillance drones for MONUSCO, its peacekeeping mission in the Democratic Republic of Congo (DRC). This article examines what drone capability may entail for UN peacekeeping missions. We find that surveillance drones can help missions acquire better information and improve the situational awareness of its troops, as well as inform decision-making by leadership, police, and civilian components of the mission. We see a significant potential in the use of surveillance drones to improve efforts to protect civilians, increase UN troops’ situational awareness, and improve access to vulnerable populations in high-risk theaters. The use of drones can dramatically improve information-gathering capacities in proximity to populations at risk, thereby strengthening the ability of peacekeepers to monitor and respond to human rights abuses as well as violations of international humanitarian law (IHL). Drones may also enable peacekeepers to maintain stealth surveillance of potential spoilers, including arms smugglers and embargo breakers. They could additionally improve UN forces’ own targeting practices, further contributing to the protection of civilians (PoC). Furthermore, we emphasize how drone capability significantly increases peacekeepers’ precautionary obligations under IHL in targeting situations: the availability of drones triggers the obligation to use them to gather information in order to avoid civilian casualties or other violations of IHL or international human rights law. There may soon come a shift among human rights groups, from being skeptical of the use of drones by UN peacekeepers to demanding that peacekeeping operations be equipped with surveillance drones for humanitarian and human rights reasons – shifting the current debate, which has focused largely on the negative impact of the use of drones, to a more balanced debate that considers more objectively what drones are and what they can be used for. Finally, the debate about armed drones looms on the horizon for the UN as well – and we outline some of the key dilemmas that the inclusion of such a capability will entail.
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 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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».