Buying Peace or Building Peace: Rethinking Non-Coercive Approach to the Management of Non-State Armed Groups involved in Mass Atrocity
Notice bibliographique
Résumé
Non-state armed groups (NSAGs) are increasingly responsible for mas atrocities in contemporary armed conflicts. As agents with a monopoly on the legitimate use of force, the state has the responsibility to engage NSAGs for peace and security. How to sustainably engage them remains the subject of intense debate among policymakers and academics. While some advocate for the use of a coercive approach, others favor a non-coercive approach or a combination of both. Contemporary reality has shown states often opt for the adoption of a non-coercive approach to end mass atrocities and extreme violence because a coercive approach has proven to be counter-productive because it often escalates violence. The utility of this engagement approach to reduce the commission of mass atrocities and the extreme use of violence by armed groups remains a critical question that has not been interrogated academically, hence this study. Using case studies of the Presidential Amnesty Program (PAP) implemented in the Niger Delta region where armed conflict is rife and there are calls to grant amnesty to Boko Haram fighters in the North East Nigeria, this paper holds that it is not just enough to adopt a mono-dimensional non-coercive approach in engaging armed groups, but that any non-coercive approach must promote society-wide reconciliation and address core problems and the root causes of the grievances that developed into hostility and armed conflict. As suggested by the Niger Delta case, neither coercive nor non-coercive approaches are sufficient. Rather, a holistic reconciliation approach is needed. This is the only way the non-coercive approach can reduce mass violence and promote sustainable peace.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».