Notice bibliographique
Résumé
Abstract The positive effects of rule of law norms and institutions are often assumed in the peacebuilding literature, with empirical work focusing more on processes of compliance with international standards in war-torn countries. Yet, this article contends that purportedly ‘good’ rule of law norms do not always deliver benign benefits but rather often have negative consequences that harm the very local constituents that peacebuilders promise to help. Specifically, the article argues that rule of law promotion in war-torn countries disproportionately favours actors who have been historically privileged by unequal socio-legal and economic structures at the expense of those whom peacebuilders claim to emancipate. By entrenching an inequitable state system which benefits those with wealth, education, and influence, rule of law institutions have reinforced structural, social, and cost-related barriers to justice. These negative effects explain why war-torn societies avoid the formal courts and law enforcement agencies despite substantial international efforts to professionalise and strengthen these institutions to meet global rule of law standards. The argument is drawn from an historical, comparative, and empirical analysis of the UK-funded justice sector development programme in Sierra Leone and US-supported rule of law reforms in Liberia – two postwar countries often cited as prototypes of successful 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 | 0,008 | 0,024 |
| 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 | 0,014 | 0,036 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».