Notice bibliographique
Résumé
Even in the current context of financial constraints and challenging Member State dynamics at the UN, the next 12 months should be be seized as an important time for realizing pragmatic improvement in how the international community assists countries emerging from conflict.The Civilian Capacity (CIVCAP) initiative represents a real opportunity to drive concrete change on issues long recognized as deficient.CIVCAP is an important chance to depart from tired and often ineffective approaches to providing technical support in fragile settings.There are practical steps policy-makers can take to support a strategic shift in how peacebuilding and post-conflict assistance is provided.Since March 2011, CIVCAP has remained a prominent agenda item at the United Nations.The key findings and main recommendations of the CIVCAP report were strongly supported by the UN Secretary-General and in May 2012 the CIVCAP process was officially recognized by the 193 Member States of the General Assembly.Since that time, the UN and partners have engaged in intensive policy consultations and have sought to identify solutions both in the field and for systemic challenges.This policy brief presents developments in 2012 and it spotlights the CAPMATCH consultation with the Training and Rostering Community held in June 2012, which was supported by NUPI and co-hosted by the Permanent Missions of Indonesia and Canada to the United Nations.The coming General Assembly session will be important for maintaining momentum for the CIVCAP agenda.This policy brief identifies three broad opportunities for policy makers to help deliver short-term results for CIV-CAP and to set the stage for further reform:1.At the upcoming 67thGeneral Assembly session; 2. In support of select field programmes; and 3.In support of the CAPMATCH launch in mid-September 2012
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».