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Enregistrement W2901496563 · doi:10.1080/11926422.2018.1543713

Political decision-making and the decline of Canadian peacekeeping

2018· article· en· W2901496563 sur OpenAlexaffabout
Graeme Young

Notice bibliographique

RevueCanadian Foreign Policy Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePeacebuilding and International Security
Établissements canadiensBalsillie School of International Affairs
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeacekeepingPoliticsPolitical sciencePolitical economyDevelopment economicsPublic administrationSociologyLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the reasons behind Canada’s declining participation in United Nations peacekeeping operations. It proposes a decision-making model that explains how politicians assess opportunities to commit personnel to peacekeeping missions by balancing their policy objectives with the pressures of electoral politics. Emphasizing the importance of voters in political decision-making processes, it argues that participation in peacekeeping is dependent on three key factors: a belief in the value of peacekeeping in principle; a belief in the value of a given peacekeeping operation; and risk aversion in response to the potential costs of peacekeeping. Tracing Canada’s declining participation in peacekeeping operations since the 1990s, it particularly focuses on how this calculus has, in different ways, limited Canada’s involvement in peacekeeping under Stephen Harper’s Conservative government and Justin Trudeau’s Liberal government, arguing that the former undervalued peacekeeping as a means of obtaining its foreign policy objectives and as a feature of national identity, minimizing the perceived benefits of participation, while the latter has focused on the inherent risks of peacekeeping despite a professed commitment to peacekeeping in principle, maximizing the perceived costs of further personnel commitments. The decisions of successive Canadian governments have led to a free-rider problem in which Canada is willing to enjoy the benefits of peacekeeping but unwilling to bear the costs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0180,005
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,320 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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