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Enregistrement W4220684510 · doi:10.15273/allons-y.v6i0.11253

Celebrating 25 Years of the UN’s Children and Armed Conflict Mandate: How Far Have We Come, and Where Do We Go from Here?

2022· article· en· W4220684510 sur OpenAlexvenueno aff
Adrianne Lapar

Notice bibliographique

RevueAllons-y Journal of Children Peace and Security · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMandatePolitical scienceInternational communityHuman rightsVulnerability (computing)PandemicFace (sociological concept)Development economicsLawCriminologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologyPoliticsMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Twenty-five years ago, the international community issued an urgent call to protect children affected by armed conflict. Horrified by the findings of Graça Machel’s historic study on the impacts of war on children, the United Nations General Assembly established the Children and Armed Conflict (CAAC) mandate in December 1996.Since then, the CAAC agenda has expanded and become one of the most significant, dynamic, and broadly supported multilateral initiatives within the UN system. It provides international policymakers a unique set of tools for promoting the protection of children in war and addressing grave violations of their rights. Even in today’s increasingly polarized world, policymakers can rally around the notion that no child should suffer the horrors of war.Despite progress, children continue to face the devastating impacts of armed conflict. In 2020, the UN documented nearly 24,000 grave violations against children. More children are living in conflict zones than at any time in the previous two decades. At the same time, the rapid expansion of the global counterterrorism agenda threatens to unravel established laws and norms for protecting children’s rights. The COVID-19 pandemic has further exacerbated children’s vulnerability to rights violations and other forms of exploitation and abuse.This commentary reflects on the progress made over the past 25 years, remaining gaps and challenges, and emerging concerns for children in war. It also provides recommendations for the years ahead.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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