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Enregistrement W2739653621 · doi:10.5206/tjr.2017.1.5.2

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2017· article· en· W2739653621 sur OpenAlexvenueno aff
Arnaud Kurze

Notice bibliographique

RevueTransitional justice review · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Peace and Security Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransitional justicePolitical scienceEconomic JusticeBosnia herzegovinaDevelopment economicsCriminologyEconomic systemSociologyLawEconomicsEthnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines Scandinavian donor practices in Bosnia-Herzegovina (BiH) with regards to post-conflict justice activities. BiH has been a laboratory of reconstruction, peace-building and transitional justice processes since the end of the war in 1995. While issues related to rebuilding and developing war-torn societies and their economies have attracted extensive scholarly attention, the question of international aid practices in transitional justice contexts remains widely understudied. Although the influence of nongovernmental organizations (NGOs) in reconciliatory transitional justice work has been growing, the relationship between international donors and local NGOs involved in these projects remains very limited. The objective of this study is to explore why this is the case. This research draws on Scandinavian aid practices in BiH – particularly the cases of Norway and Sweden – as Scandinavian countries are considered norm entrepreneurs not only in world politics but also in the field of development. This research relies on over three-dozen in depth interviews (with government representatives, experts, and activists), donor evaluation reports, and media documents. The article discusses the factors contributing to the reluctance of Scandinavian donors to provide financial assistance to local NGOs engaging in restorative justice processes in BiH.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1210,036

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,310 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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