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Enregistrement W2811222150 · doi:10.5334/sta.578

Competition, Patronage and Fragmentation: The Limits of Bottom-Up Approaches to Security Governance in Ituri

2018· article· en· W2811222150 sur OpenAlexvenueno aff
Kasper Hoffmann, Koen Vlassenroot, Karen Büscher

Notice bibliographique

RevueStability International Journal of Security and Development · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePeacebuilding and International Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of the United Kingdom
Mots-clésFragmentation (computing)Competition (biology)Corporate governanceBusinessComputer scienceFinanceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People are affected by different kinds of insecurity in the Ituri Province in the northeastern region of the Democratic Republic of Congo (DRC). This article investigates donor-driven attempts to improve security governance there. More specifically, it investigates bottom-up approaches to security governance in Ituri’s capital of Bunia and in Irumu territory. Whereas in Bunia people are faced with high levels of violent crime, Irumu is the site of a violent conflict between the Ituri Patriotic Resistance Force (FRPI), an armed group connected to the Ngiti community, and the Congolese army. Involving local non-state security actors in security governance is perceived by international and national actors as a pragmatic way to improve security conditions. However, we show that these bottom-up security governance initiatives have not succeeded in resolving the issues that generate insecurity. We argue that this is because the drivers of insecurity in northeastern Congo are translocal and too complex for localised bottom-up approaches to significantly change the status quo.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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