Holding Back the Tide: Genocide Prevention in Our More Violent World
Notice bibliographique
Résumé
for all the progress that was made in building barriers against genocide – and we should not shy away from acknowledging that significant progress was indeed made – we find ourselves facing a major problem. History is taking its revenge. Since the start of the ‘Arab Spring’ in early 2011, global trends in mass violence have moved consistently in the wrong direction. The number of armed conflicts have increased. Some reports suggest a six-hundred fold increase in the annual number of civilian casualties in war. Atrocity crimes are committed with increasing regularity. Perpetrators exhibit a confidence bred of impunity. Forced displacement – both internal and international – has reached levels not seen since the end of the Second World War. I want to examine this global crisis and enquire into its causes and consequences. I also want to suggest some steps that can be taken to turn the tide. I want to argue that although the struggle against genocide and mass atrocities is today confronting an acute crisis, there are grounds for thinking that determined action can hold back the tide of hate. This can be done by reinvigorating a global politics based on fundamental human rights, collective action and accountability.
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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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».