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Enregistrement W2981165419 · doi:10.1177/0020702019874791

Smart peacekeeping: Deploying Canadian women for a better peace?

2019· article· en· W2981165419 sur OpenAlexaffabout
Sandra Biskupski‐Mujanovic

Notice bibliographique

RevueInternational Journal Canada s Journal of Global Policy Analysis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeacekeepingPolitical scienceMasculinityMilitarismSociologyGender studiesPublic administrationLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada announced its renewed commitment to United Nations peacekeeping with a special mission to increase the representation of women through the Elsie Initiative. That announcement marks a crucial time to examine peacekeeping as a gendered project that requires reflection on power and inequality between states and peacekeepers through an intersectional analysis that pays attention to gender and race. The major justification for increasing the number of women in peacekeeping operations has remained instrumental: deploying more women will lead to kinder, gentler, less abusive, and more efficient missions. However, there is little empirical evidence to support these claims. This paper looks at Canadian peacekeeping and arguments for women’s increased representation in peacekeeping operations for improved operational effectiveness as a “smart” peacekeeping strategy. It looks at the contradictions and controversies in Canadian peacekeeping and gender and smart peacekeeping that includes the Women, Peace, and Security agenda in general and within Canada, operational effectiveness claims, militarized masculinity, and militarized femininity. Without qualitative empirical data from Canadian women peacekeepers themselves, smart peacekeeping claims, which “add women and stir,” are largely anecdotal and do not adequately facilitate meaningful change.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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