‘Living between Two Lions’: Civilian Protection Strategies during Armed Violence in the Eastern Democratic Republic of the Congo
Notice bibliographique
Résumé
This article examines how civilians assess, negotiate with, and in some cases deceive armed actors in the eastern Democratic Republic of the Congo (DRC). It demonstrates that civilians not only navigate the precarious and unpredictable conditions within armed conflict, but also exploit these conditions to improve their security situations. The ‘self-protection’ strategies analysed aim to prevent, mitigate and confront violent threats that civilians encounter in their daily lives. This article argues that civilian self-protection strategies are especially prevalent in contexts marked as ‘no peace – no war’. Characterised by prolonged and low intensity violence, ‘no peace – no war’ contexts shape civilian self-protection strategies in three ways. First, civilians often develop a sophisticated understanding of the actors involved and the patterns of violence that unfold. Second, civilians often learn what particular strategies are most likely to be successful, typically through trial and error. Third, civilians have often become sceptical and cynical about international actors and activities. Understanding what actions civilians take to protect themselves, their families, and their communities is critical for the international community's role in peacemaking and peacebuilding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».