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Enregistrement W4200592166 · doi:10.1080/13642987.2021.2007079

Commitments to forced migrants in African peace agreements, 1990–2018

2021· article· en· W4200592166 sur OpenAlexaff
Nicolas Parent

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Human Rights · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHydropower, Displacement, Environmental Impact
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeForced migrationRestitutionHuman rightsPolitical scienceInternally displaced personProperty rightsDisplaced personLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents data on peace agreement commitments towards forced migrants on the African continent (excluding MENA) from 1990 to 2018, resulting from the analysis of 177 peace agreements responding to the search queries ‘Africa (excl. MENA)’ and ‘refugees and displaced persons’ on the Peace Agreement Database (PA-X). This article presents preliminary results from four thematic categories: (1) return, reconstruction, rehabilitation, reintegration, and resettlement (5R), (2) provision commitments, (3) rights and law, and (4) land and property. Initial probing and statistical testing of the data revealed several trends. Notably, most 5R commitments were made towards the return of forced migrants. From twelve provision variables, physical protection was the most common provision commitment, followed by relief support. Where commitments to laws and rights related to forced migration remained relatively low, these results suggest that peace agreements in this region seldom take a rights-based approach to displacement. Commitments to land and property compensation and restitution were also marginal, confirming that these issues remain occluded within the realms of conflict termination and the transition towards peace. A brief discussion of these results is followed by an outlook of future research pathways.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,385 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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