Blue sensors : technology and cooperative monitoring in UN peacekeeping.
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
For over a half-century, the soldiers and civilians deployed to conflict areas in UN peacekeeping operations have monitored ceasefires and peace agreements of many types with varying degrees of effectiveness. Though there has been a significant evolution of peacekeeping, especially in the 1990s, with many new monitoring functions, the UN has yet to incorporate monitoring technologies into its operations in a systematic fashion. Rather, the level of technology depends largely on the contributing nations and the individual field commanders. In most missions, sensor technology has not been used at all. So the UN has not been able to fully benefit from the sensor technology revolution that has seen effectiveness greatly amplified and costs plummet. This paper argues that monitoring technologies need not replace the human factor, which is essential for confidence building in conflict areas, but they can make peacekeepers more effective, more knowledgeable and safer. Airborne, ground and underground sensors can allow peacekeepers to do better monitoring over larger areas, in rugged terrain, at night (when most infractions occur) and in adverse weather conditions. Technology also allows new ways to share gathered information with the parties to create confidence and, hence, better pre-conditions for peace. In the future sensors should become 'tools of the trade' to help the UN keep the peace in war-torn areas.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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