Notice bibliographique
Résumé
With its seven peacekeeping operations deployed in the African continent, the United Nations peacekeeping seeks to maintain peace and security by helping African states create conditions for sustainable peace. As COVID-19 has exposed the international system’s vulnerability, this analysis seeks to explore what Peacekeeping looks like in the COVID-19 era. By drawing on news articles, reports, and United Nations press releases, this account also examines the challenges faced by peacekeepers in Sub Saharan Africa, a region well known for violent conflicts and warfare. It is interesting to note that peacekeeping in the COVID 19 era appears to have struck a balance between protecting people's health, ensuring civilians protection from threats of physical violence, and taking gender dynamics into account. However, operational changes in peacekeeping missions resulting from COVID-19 seem to have a serious effect on missions and troops and might raise severe implications for the future of peacekeeping in Africa. APA Citation Makosso, A. M. (2020). United Nations peacekeeping operations in the era of COVID-19. The Journal of Intelligence, Conflict, and Warfare, 3(2), 1-17. https://journals.lib.sfu.ca/index.php/jicw/article/view/2378/1812
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».