MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2292773372 · doi:10.1111/1468-2346.12551

Queering women, peace and security

2016· article· en· W2292773372 sur OpenAlexfundno aff
Jamie J. Hagen

Notice bibliographique

RevueInternational Affairs · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésPolitical scienceSecurity studiesSecurity councilInternational securityHuman securityInternational relationsGender studiesPublic administrationSociologyMedia studiesLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the eight Women, Peace and Security (WPS) United Nations Security Council resolutions, beginning with UNSCR 1325 in 2000, is to involve women in peacebuilding, reconstruction and gender mainstreaming efforts for gendered equality in international peace and security work. However, the resolutions make no mention of masculinity, femininity or the LGBTQ (lesbian, gay, bisexual, transgender and queer) population. Throughout the WPS architecture the terms ‘gender’ and ‘women’ are often used interchangeably. As a result, sexual and gender-based violence (SGBV) tracking and monitoring fail to account for individuals who fall outside a heteronormative construction of who qualifies as ‘women’. Those vulnerable to insecurity and violence because of their sexual orientation or gender identity remain largely neglected by the international peace and security community. Feminist security studies and emerging queer theory in international relations provide a framework to incorporate a gender perspective in WPS work that moves beyond a narrow, binary understanding of gender to begin to capture violence targeted at the LGBTQ population, particularly in efforts to address SGBV in conflict-related environments. The article also explores the ways in which a queer security analysis reveals the part heteronormativity and cisprivilege play in sustaining the current gap in analysis of gendered violence.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,034
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSans objet
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

Citations194
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational AffairsMême sujetGender, Security, and ConflictTravaux en français237 207