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Enregistrement W2888940731 · doi:10.5038/1911-9933.11.3.1516

Why the United Nations Underperforms at Preventing Mass Atrocities

2018· article· en· W2888940731 sur OpenAlexvenueno aff
Edward C. Luck

Notice bibliographique

RevueGenocide Studies and Prevention · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Peace and Security Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenocideCriminologyPolitical sciencePsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

If the United Nations always succeeded or never succeeded in preventing atrocity crimes, then there would be no point in trying to improve its performance. Instead, its track record has been remarkably uneven. Its quiet successes at preventing mass violence have been more than matched by horrific and well-publicized failures to prevent (or protect). Though it is impossible to measure prevention with any degree of certainty, it appears that the world body has, on occasion, made a positive difference. So, it has potential. But, in too many situations, that potential has not been realized. This essay asks why the UN’s preventive efforts have been so inconsistent and how some of the shortcomings in its performance might be remedied. At the outset, this paper makes three assumptions. One, over the years, the United Nations has been no worse at preventing mass atrocities than have been regional and sub-regional organizations, governments, and/or civil society. Two, when prevention has worked, it has generally been because there has been productive collaboration among actors of these various types and levels, so credit or blame should be shared. Three, nevertheless, mediocrity on any actor’s part is not an acceptable standard when it comes to an issue of public policy with such existential implications for human life. This essay argues further 1) that the United Nations has a unique combination of assets that could be put to much better use in this area, 2) that shortcomings in its performance arise as much from conceptual misunderstandings and institutional dysfunction as from capacity deficits, 3) that these shortcomings have negative implications for whether and how effectively other critical actors respond to the atrocity prevention challenge, and 4) that steps could be taken to improve the situation significantly without a huge infusion of scarce resources. These points are addressed in the following four sections on potential, shortcomings, implications, and remedies, respectively.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,298 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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