Smothering the Embers of Conflict in Darfur: Transnational Oil Politics
Notice bibliographique
Résumé
It is not an easy feat to identify the origins of conflict in Darfur. It is a conflict so complex that one scholar can blame global warming while another blames a “genocidier” in Sudanese President Omar al-Bashir, and both have solid evidence for their case. The obvious factor that led to the Darfur conflict is past conflict in Sudan. The embers of past conflict were still glowing hot in Sudan when the Comprehensive Peace Agreement (CPA) was signed between North and South in 2005 to end the civil war. Interestingly, the final years of civil war and the first years of conflict in Darfur coincide with increased oil development in Sudan. The issue of oil and conflict in Sudan is important because it involves the actions of corporations, investments of ordinary citizens around the world and the policies of governments. Part of the policy dialog surrounding Darfur and the lack of government-guaranteed human security relates to Sudan’s oil revenues and their connection to military spending. Certain NGOs have endeavoured to draw a direct link between increased oil revenues and military spending in Sudan, urging investors to divest from certain companies to alleviate suffering and conflict. Queen’s took steps last year to drop investments in certain Chinese oil companies because of their involvement in Sudan. This presentation will: examine the link between oil revenues and military spending in Sudan, explore the efficacy of divestment and other economic sanctions and draw some conclusions on the role of corporations (and their investors) in conflict zones.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».