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
An emergent priority in the field of transitional justice is gathering and analyzing empirical data to advance understanding of violent conflicts and responses to the transgressions committed during such events. A major segment of this research focuses on countries, policies, processes, and institutions as the units of observation. Among the limitations of such research, however, is the lack of direct, in-depth attention to relevant individual actors and their roles in these settings. Our article highlights a methodological approach that captures this perspective: surveys. Over recent years, scholars, NGOs, international organizations, and justice institutions have completed surveys of various scales with an assortment of populations, including those implicated in and/or exposed to violent conflict. Such surveys help to illuminate the circumstances and repercussions of conflict for individuals and their families and communities, their expectations about transitional justice, their assessments of contemplated and actual policies, processes and institutions, and the resulting impact on their attitudes, agency, and actions. In the process, these empirical data present a distinctive lens that we argue is integral to appreciating moral and pragmatic motivations for transitional justice, gauging responsiveness to the needs and interests of key constituencies, and evaluating consequences. We reflect on the merits, shortcomings, mechanics, challenges, and trade-offs of conducting surveys related to transitional justice in conflicted-affected societies. As part of the discussion, we cite examples of key studies from countries around the world, drawing on our own significant first-hand experience as well as research carried out by others.
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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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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.
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