Only as fast as its troop contributors: Incentives, capabilities, and constraints in the UN’s peacekeeping response
Notice bibliographique
Résumé
Abstract International organizations’ ability to respond promptly to crises is essential for their effectiveness and legitimacy. For the UN, which sends peacekeeping missions to some of the world’s most difficult conflicts, responsiveness can save lives and protect peace. Very often, however, the UN fails to deploy peacekeepers rapidly. Lacking a standing army, the UN relies on its member states to provide troops for peacekeeping operations. In the first systematic study of the determinants of deployment speed in UN peacekeeping, we theorize that this speed hinges on the incentives, capabilities, and constraints of the troop-contributing countries. Using duration modeling, we analyze novel data on the deployment speed in 28 peacekeeping operations between 1991 and 2015. Our data reveal three principal findings: All else equal, countries that depend on peacekeeping reimbursements by the UN, are exposed to negative externalities from a particular conflict, or lack parliamentary constraints on sending troops abroad deploy more swiftly than others. By underlining how member state characteristics affect aggregate outcomes, these findings have important implications for research on the effectiveness of UN peacekeeping, troop contribution dynamics, and rapid deployment initiatives.
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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 | 0,016 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».