Notice bibliographique
Résumé
Contemporary conflicts, asymmetric conflicts, or New Wars as they are now called differ in nature and context from earlier, traditional, or Old Wars. As a result, the effects of these New Wars on women have also altered in various ways. However, when we say that women are suffering in conflicts nowadays, it does not negate their suffering in earlier or traditional wars. The assertion here is that because of the changing nature of conflicts, more civilians, and therefore an increasing number of women and children, are being negatively affected than in the traditional forms of war.This paper will look into how New Wars have made an impact on the lives of women and how they have been rendered more vulnerable as a result. It will also look at the ways in which women have worked towards bringing about positive changes in their societies and tried to influence their governments to prevent violence and work towards sustainable peace. Examples from Jammu and Kashmir will be analyzed to show how women’s groups from across the Line of Control (LoC) between India and Pakistan have come together to build a platform for people-to-people interaction, reduce stereotypes of the ‘Other’ and focus on arriving at a common ground. Individual case studies of women having moved beyond victimhood will be highlighted to show how women can make a positive impact and act as role models.
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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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,051 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».