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Enregistrement W2743443259 · doi:10.1080/02589001.2017.1363383

Intervention in Mali: building peace between peacekeeping and counterterrorism

2017· article· en· W2743443259 sur OpenAlexafffund
Bruno Charbonneau

Notice bibliographique

RevueJournal of Contemporary African Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePeacebuilding and International Security
Établissements canadiensLaurentian UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPeacekeepingSovereigntyIntervention (counseling)Political scienceResponsibility to protectConflict resolutionState (computer science)International relationsHumanitarian interventionLawCorporate governanceTerritorial integrityPolitical economyPublic administrationInternational lawSociologyPoliticsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the effects of UN peacekeeping and international counterterrorism operations upon the possibilities of peace in Mali. Following the January 2013 French operation Serval, the international intervention was divided between two military missions: UN peacekeeping in Mali and French-led counterterrorism. The article explores what it means to distinguish between peacekeeping and counterterrorism for international conflict management and Malian conflict resolution dynamics. It is argued that the binaries of war and peace, and of intervention and sovereignty, are no longer opposites, but blurred into an emerging ‘new normal’ of permanent military intervention. The construction of a regional counterterrorism governance or militarisation is shown to circumvent the fundamental questions about Malian peace, state sovereignty, and nationhood. The article points to how the international ‘division of labour’ between peacekeeping and counterterrorism defines the possibilities of peace in Mali in relation to the perceived necessities of the ‘global war on terror’.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeObservationnel
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

Citations103
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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