Notice bibliographique
Résumé
The Covid-19 pandemic has exposed a turbulent world of inequality, failing states, crime, violence, racism and authoritarianism. But it has also opened up the practical possibilities of human security – the notion that governments and international institutions take responsibility for the wellbeing of individuals and the communities in which they live, protecting them from global ills such as Covid-19 and ensuring both material security (safety from poverty and deprivation) and physical security (safety from violence and crime). My focus on this essay is on physical security, and, in particular, how to address the problems that contemporary war inflicts upon individuals and communities. Of course, physical and material security are intimately connected. Poverty, inequality, and deprivation are undoubtedly a cause of violence and crime and, by the same token, violence accentuates precarity. But while solving the problems of material redistribution could well reduce the incentives for violence, this is extremely difficult to achieve in violent contexts where the warring parties control the flow of resources. Thus, finding ways to mitigate violence is often a precondition for material security. In this essay, I outline an understanding of human security as a tool for reducing violent conflict.
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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 | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,045 |
| Communication savante | 0,011 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».