Proceed with Caution: Research Production and Uptake in Conflict-Affected Countries
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of (neo)liberal intervention in conflict zones remains ambiguous, with supportive and critical camps of scholars and practitioners embracing disparate viewpoints that are each propped up by rigorous empirical analysis. The consequences of this empirical ambiguity have deeply permeated international intervention organisations, who use these unsettled findings for decision- and policy-making. This article argues that the promotion of disparate intervention methodologies is entirely predictable given the existence of contested relationships between prominent underlying themes to the debates around peacebuilding and development intervention: globalisation, development aid, inequality, and poverty, and their roles in inciting or preventing violence. These contested relationships justify the cautious selection and interpretation of research findings by decision- and policy-makers. The concluding discussions explore the impact of biased research production and uptake processes that bolster self-interested intervention practices and outline several recommendations for better aligning evidence-based decision- and policy-making with the needs of conflict-affected populations.
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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 | 0,621 | 0,824 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,033 |
| Communication savante | 0,022 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».