Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».