Introduction: promoting restraint in war
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade, changes in the nature of conflict have generated profound operational challenges for international humanitarian organizations. The number of non-international armed conflicts doubled between 2001 and 2016, rising from fewer than 30 to more than 70. The number of armed groups fighting in them has also multiplied: more armed groups emerged in the last decade than in the previous century. Humanitarian organizations struggle to assist victims of these armed conflicts and to persuade fighters to act with restraint toward those individuals who are not, or no longer, taking part in hostilities. New research was required to identify sources of influence on battlefield restraint to inform operational activities. We present a theoretical framework that identifies the sources of norms of restraint in state and non-state armed groups. We argue that humanitarian organizations ought to broaden their notions of the processes that influence the socialization and uptake of norms of restraint and mobilize new societal actors to the cause of limiting violence. In our framing of the empirical articles in the collection, we argue that the structure of armed organizations and their embeddedness in local communities heavily influence how group norms and internal rules are formed and reinforced. While hierarchical militaries can largely be influenced by top-down discipline, restraint among more decentralized armed groups is strongly influenced by societal actors external to the group.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».