Rethinking United Nations peacekeeping responses to resource wars and armed conflicts in Africa: integrating African indigenous knowledge systems
Notice bibliographique
Résumé
Purpose As of November 2021, six out of the 12 United Nations (UN) peacekeeping operations are in Sub-Saharan Africa, spread between the Democratic Republic of Congo (DRC), Western Sahara, Mali, Central African Republic, Abyei, South Sudan and Darfur. When considered alongside other recent conflicts in Liberia, Angola, Sierra Leone, Côte d’Ivoire and Mozambique, many of these conflicts are driven and sustained by resource looting of oil, minerals, timber, gas and fertile land and sand. Although other factors, particularly colonialism, the creation of poorly governed states, ethnic polarization, greed and extremism contribute to violence, the author argues that resource looting is central. Taking the DRC as the case study, the purpose of this paper is to examine why traditional UN peacekeeping, grounded in the international liberal order, has failed to efficiently deescalate wars and armed conflicts that are driven by resource looting and how alternative homegrown peace strategies can be more effective. Design/methodology/approach Deploying peacekeeping, peacebuilding and resource governance and theories, this paper examines the current UN peacekeeping efforts to increase our understanding of how alternative peacekeeping strategies found in African cultures, particularly indigenous epistemologies can be used to engender sustainable peace and security. The second argument is that sustainable peace and security cannot be solely exogenous, without integrating African cultural heritage, specifically African indigenous knowledge systems or epistemologies, a factor that is consistent with people’s right to self-determination and agency. Findings Peacekeeping that is exogenously enforced has failed to create sustainable peace and security in the DRC. Originality/value To the best of the author’s knowledge, this paper is original, based on the research conducted in the DRC. Following the academic writing norms, the data is backed up by literature.
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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 | 0,017 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».