Mission creep or responding to wider security needs? The evolving role of mine action organisations in Armed Violence Reduction
Notice bibliographique
Résumé
Since the late 1980s, mine action organisations have focused their efforts on reducing the social, economic and environmental impacts of anti-personnel mines and other explosive remnants of war (ERW) through a broad range of activities, including survey, clearance, mine risk education (MRE), victim assistance, stockpile destruction and advocacy. In recent years, an increasing number of mine action organisations are using their mine action technical expertise and their capacities to operate in difficult environments to reduce armed violence and promote public safety. Several organisations now have armed violence reduction (AVR)-related policies, programmes and staff in place. Some may argue that this shift towards AVR is a diversion from the core mandate of mine action organisations. But does this represent a loss of focus and thereby ‘mission creep’ on the part of these organisations? This practice note examines the factors underlying the evolving role of mine action organisations, discusses how these new programmes are contributing to the wider domain of AVR and explores whether these new programmes have resulted in a loss of organisational focus.
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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 | 0,026 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,023 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».